两种基于图论的聚类算法改进(英文)

王波; 丁军娣; 陈松灿

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两种基于图论的聚类算法改进(英文)

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近年来,基于图论的聚类算法被广泛地应用在数据聚类和图像分割之中。聚类任务主要是挖掘一组给定数据隐含的分布规律和结构信息,而图像分割则是将一幅图像划分为若干互不交迭区域的过程。主要讨论两种比较流行的基于图论的聚类算法,即基于有向树的数据聚类算法和基于最小生成树的图像分割算法。创新在于:(1)改进基于有向树的数据聚类算法,将其应用于图像分割;(2)改进基于最小生成树的图像分割算法,将其应用于数据聚类。在人工数据和实际图像数据上的实验结果表明,改进的有向树算法可以很好地分割图像并保留图像中足够的细节,而改进的最小生成树聚类算法能比较好地聚类具有流形结构的人工数据。

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来源
《南京航空航天大学学报：英文版》 |2012年第3期|263-272|共10页
作者
王波; 丁军娣; 陈松灿;
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作者单位

南京航空航天大学计算机科学与技术学院;

南京理工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
图像分割; 数据聚类; 图论; 有向树方法; 最小生成树方法;

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