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【24h】

An automatic clustering algorithm for probability density functions

机译：概率密度函数的自动聚类算法

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We propose an intuitive and computationally simple algorithm for clustering the probability density functions (pdfs). A data-driven learning mechanism is incorporated in the algorithm in order to determine the suitable widths of the clusters. The clustering results prove that the proposed algorithm is able to automatically group the pdfs and provide the optimal cluster number without any a priori information. The performance study also shows that the proposed algorithm is more efficient than existing ones. In addition, the clustering can serve as the intermediate compression tool in content-based multimedia retrieval that we apply the proposed algorithm to categorize a subset of COREL image database. And the clustering results indicate that the proposed algorithm performs well in colour image categorization.
机译：我们提出了一种直观且计算简单的算法来对概率密度函数（pdf）进行聚类。为了确定聚类的合适宽度，算法中引入了数据驱动的学习机制。聚类结果证明，所提出的算法能够自动对pdf进行分组并提供最佳聚类数，而无需任何先验信息。性能研究还表明，该算法比现有算法具有更高的效率。此外，该聚类可以作为基于内容的多媒体检索中的中间压缩工具，我们将所提出的算法应用于COREL图像数据库的子集。聚类结果表明，该算法在彩色图像分类中表现良好。

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