一种基于粗糙集的图像边缘检测方法(3)

　2009年第10期孟海东等:聚类分析在非监督图像分类中的应用研究

参考文献:

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始参数:密度参数σ和初始密度可达距离调节系数

coefR,但实验研究表明,密度参数σ的变化对聚类结果影响不大;根据其定义,初始密度可达距离调节系数coefR(0<coefR<1)的选择取决于聚类精度,对领域知识的依赖性小。

⑶由于在聚类过程中采用了自适应密度可达距离,通过自动调整聚类簇的密度可达距离使算法能够划分出变密度的簇和噪声点(孤立点),改进了聚类效果。

⑷图像分类需要考虑的另一重要方面是聚类算法的空间复杂度和数据处理能力,因为图像数据的量是巨大的。重要性,聚类。

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3　结束语

随着近年来计算机技术的飞速发展,计算机图像

分类识别成为数字图像处理的一个重要组成部分;而且,聚类分析方法已成为数字图像分类识别的重要方法。研究结果表明,通过对聚类算法的改进研究能够提高算法对图像分类的有效性。同时,在研究的过程中也发现,将聚类算法应用到图像分类的另一个挑战是算法的空间复杂度问题,在今后的研究中将通过研究与实现有效的增量算法加以解决。

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