基于选择性聚类集成的图像目标分类方法

储岳中; 刘恒; 张学锋; 潘祥

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基于选择性聚类集成的图像目标分类方法

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传统集成学习算法是对所有个体分类器进行组合决策,由于无法反映个体分类器的差异性,不能有效提高集成分类器的识别率.为此,提出基于互信息(Normalized Mutual Information,NMI)的个体分类器差异性度量方法,利用匈牙利算法对个体分类器的标记向量进行匹配,在此基础上提出基于成分数据的AP(Affinity Propagation)聚类集成算法作为选择性集成策略.在遥感图像上分别与经典算法做比较实验,结果表明此算法在分类性能上具有一定的优越性.

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来源
《微电子学与计算机》 |2017年第11期|58-62|共5页
作者
储岳中; 刘恒; 张学锋; 潘祥;
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作者单位

安徽工业大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
聚类集成; 匈牙利算法; 近邻传播; 图像目标分类;

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