基于局部圖擴(kuò)散的聚類算法在圖像檢索中的應(yīng)用
作者：鄭利紅; 劉昀錚 武警工程大學(xué)信息工程學(xué)院; 西安710086
摘要：針對基于內(nèi)容的圖像檢索問題，提出了一種基于局部圖擴(kuò)散的大規(guī)模聚類算法。所提算法不需要通過迭代便可得到聚類中心，同時主要計算操作可以并行處理，因此可以對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。此外，與其他聚類方法（如k-均值和光譜聚類）相比，此聚類方法不需要預(yù)先確定聚類數(shù)目，時間復(fù)雜度也與聚類數(shù)目無關(guān)。在公開圖像檢索數(shù)據(jù)集上對所提算法進(jìn)行了測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明其性能優(yōu)于其他聚類算法。
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