k均值聚类算法范文|基于局部聚类的自适应线性近邻传递分类算法

本文作者：盛洪波；汪西莉；成功正常投稿发表论文到《计算机应用》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对线性近邻传递(LNP)分类算法中,由于图像过大时计算复杂度高,以及近邻数目选择不当导致图像分类结果不精确的问题,提出了基于局部聚类的自适应LNP分类算法。该方法对LNP分类算法的改进主要体现在两方面,首先运用quickshift进行局部聚类,得到点簇集,以此点簇集作为建图节点,达到缩小矩阵规模的目的;其次,采用测地距离和欧氏距离之间的关系来动态确定每个点的近邻数。实验结果表明,所提方法在得到较好的分类结果的同时,也极大地缩短了运行时间,提高了效率。
【论文正文预览】：0引言图像分类是图像处理的一个非常重要的研究方向。目前在机器学习[1]领域有很多方法来解决图像分类问题,半监督学习(Semi-SupervisedLearning,SSL)[2-3]是其中重要的一种。半监督学习通过标签数据和未知标签数据结合学习,利用大量的未标记样本和少量的标记样本来建立分类
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：半监督图模型局部聚类自适应图像分类
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【稿件标题】：k均值聚类算法范文|基于局部聚类的自适应线性近邻传递分类算法
【作者单位】：陕西师范大学计算机科学学院;
【发表期刊期数】：《计算机应用》2014年01期
【期刊简介】：《计算机应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机应用杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN51-1307/TP，国际刊号：ISSN1001-9081。计算机应用杂志社由四川省科学技术协会主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来，......更多计算机应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5984/)投稿信息
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