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K-means聚类算法常用在图像分割中,聚类中心多采用随机选取,以彩色图像为研究对象,提出在彩色图像RGB三个分量灰度直方图中分别检测峰值,经三者排列后形成自动聚类中心的方法.实验结果表明:该方法简单、快速,检测出的峰值准确,形成的K-means聚类中心较为合理. 相似文献
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监控摄像机拍摄得到的二维码图像会产生畸变,进行二维码识别时,如采用单纯的Harris角点检测算法检测二维码图像的4个顶点,存在运算量大、识别效率低的缺陷,不适合在线实时二维码检测场景。提出了一种改进的Harris角点检测方法,先将二维码图像灰度化,再基于Harris算法逐行扫描获取畸变二维码的4个顶点,以缩小对初始二维码图像识别的操作范围。实验结果表明,该方法可大大降低二维码图像识别的运算量。 相似文献
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图像拼接技术关键在于图像配准和算法效率,针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,将K-means聚类算法应用到图像匹配算法中,提出了一种解决该问题的改进算法。该方法利用K-means聚类算法对图像提取出的角点对先进行聚类分组,然后采用预判断模型和分组随机选取的方法来提高传统算法效率。实验结果表明,该算法相比于传统的RANSAC算法,在保持较高的精度和鲁棒性的情况下,大大提高了计算效率,有助于提高图像的自动拼接的效率。 相似文献
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随着如今数据量的爆发式增长,传统的数据挖掘方法已经远远不能满足人们需求,K-means聚类作为一种经典的聚类算法,其应用领域很广。但是K-means算法在随机选取初始聚类K个中心时,容易使聚类结果不稳定,因此提出基于核函数的K-means聚类算法。与此同时,结合MapReduce分布式框架对改进后的K-means聚类算法作分布式计算。研究结果表明,基于高斯核函数的K-means聚类在分布式下的计算能够加速K-means聚类过程,且结果优于单独基于核密度估计的K-means算法。 相似文献
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针对传统Grabcut分割方法难以很好处理图像阴影部分及分割时间过长的问题,提出结合K-means聚类算法与Grabcut函数的方法改善以上问题。该方法通过直方图均衡化实现图像增强,然后利用K-means算法以二分类的形式对像素进行聚类,利用形态学处理填充孔洞,自动获取目标物体轮廓后,结合Grabcut算法实现图像二次分割,最后利用颜色判定改善图像阴影部分。实验结果表明,该方法可实现图像自动分割、节省大量时间,而且对阴影部分图像处理有明显改善,具有较高的准确性和高效性。 相似文献
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推动微博舆情事件演化是众多意见领袖共同作用的结果,因此识别意见领袖群对于舆情事件的监管具有重要作用。提出微博舆情话题下的意见领袖群识别模型,综合考虑用户属性特征、交互特征和网络结构,设计微博舆情下用户影响力评估算法MUR,并结合K-means算法形成MUK-means算法,实现对意见领袖群的识别。以新浪微博数据进行实验,MUK-means算法的聚类时间（14s）远远少于传统K-means算法（32s）,而且基于MUK-means算法得到的意见领袖群的用户覆盖率高达86.3%。实验结果表明,MUK-means算法改进了K-means算法初始聚类中心不确定的缺点,不仅提高了聚类效率,而且实现了对意见领袖群的有效识别。 相似文献
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K-means算法是解决聚类问题的经典算法,在满足一定的条件情况下,聚类的结果比较好.但这种算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动.针对这种缺陷,提出了一种新的基于数据样本分布选取初始聚类中心的算法. 相似文献
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聚类分析广泛应用于商务智能、图像模式识别、Web搜索、生物学等领域,是一种无指导的观察式学习。然而,绝大多数聚类分析算法都面临着一个非常棘手的问题——最佳聚类数的确定。K-means是典型的基于划分的聚类方法,它需要用户输入聚类数K,但这通常非常困难。聚类数的确定是决定聚类质量的关键因素。虽然有许多被用来估计最优聚类数的聚类评价指标,但对于不同的聚类算法,不同的评价指标效果差异很大。为确定针对K-means聚类算法效果最好的评价指标,采用4种典型的不同聚类结构特征的人工模拟数据以及来自UCI的真实数据集对7种评价指标的性能进行实验比较,结果表明CH指标和I指标在评估K-means算法的最佳聚类数时效果较好。 相似文献
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王海鹏 《南通职业大学学报》2023,(1):66-69
为提高图像增强算法的图像识别有效性，提出了基于图像增强的低光照图像识别算法。首先，采用直方图均衡化的图像增强算法对开源低光照图像数据集（ExDark）进行增强处理；然后，设计卷积神经网络进行图像识别训练，通过多重卷积—池化操作，实现图像特征提取；最后，将识别结果与其他增强方法结果进行对比实验。结果表明，与其他传统方法相比，在低光照图像的处理中采用直方图均衡化的图像增强法可获得更高的图像信息熵与图像对比度，图像识别准确率提升了14.4%，对低光照条件下的图像识别具有参考价值。 相似文献
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利用统计分析软件SPSS对99组实例数据进行聚类分析,包括K-means聚类、系统聚类、两步聚类三大类,其中K-means聚类包括K-means未标准化聚类和K-means标准化聚类两小类,选取判断类内紧致性指标1和类间分离性指标2综合衡量聚类结果有效性,从而比较聚类数种算法中三大聚类方法的聚类效果。实验发现,K-means聚类有效性普遍比系统聚类好,系统聚类普遍比两步聚类有效,且系统聚类分析效果随着聚类个数的增加不断改善。 相似文献
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针对传统 K-means 算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果随机性大、优劣不定的缺点,通过定义局部方差,利用方差反映数据密集程度的特性,提出一种基于最小 局部方差优化初始聚类中心的 K-means 算 法。该算法选取数据集中局部方差最小的点作为一个初始聚类中心,并利用数据信息更新数据集,直到选到 k个初始聚类中心,实现初始聚类中心优化。基于 UCI 数据集与人工数据集进行实验,与传统 K-means 算法及最小方差优化初始聚类中心的 K-means 算法进行性能比较。实验结果表明,基于最小局部方差优化初始聚类中心的 K-means算法具有良好的聚类效果和很好的鲁棒性,且聚类时间较短,验证了算法有效性和优越性。 相似文献
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K-means聚类算法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
华婷婷 《黄山高等专科学校学报》2013,(5):17-19
聚类分析是模式识别中一个重要研究领域,是一种将数据划分或分组处理的重要手段和方法.K-means算法是聚类算法中主要算法之一,文章介绍了K-means聚类算法的实现方法,并对其优点和缺点进行了详细的分析. 相似文献
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韩春燕 《内江师范学院学报》2009,24(8):27-30
传统的K—means算法对初始聚类中心敏感,聚类的结果随不同的初始输入而波动．为了消除这种敏感性,提出了一种改进的K-means算法,改善聚类算法中选取初值的依赖性,提高聚类结果的稳定性．仿真实验结果表明：改进后的K-means算法优于原始算法． 相似文献
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针对K-means算法对初始聚类中心敏感、容易收敛于局部极值和人工鱼群算法最大步长固定、寻优精度不高、后期收敛速度慢的问题,提出一种K-means和人工鱼群相结合的聚类算法。该算法将K-means聚类中心引入人工鱼群适应度函数,自动确定近似全局最优的初始聚类中心,并将其作为K-means初值详细进行局部搜索,以提高精度。同时采用淘汰机制和自适应的最大步长策略,优化人工鱼群算法性能。在Iris、Wine数据集和EPA-HTTP应用日志数据上对IAFSA KM算法进行实验仿真分析,验证了算法的有效性和可行性。 相似文献
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针对ISODATA对初始聚类点选取较为敏感,不能处理噪声点的缺陷,提出一种基于结合密度最大的改进型ISODATA的划分聚类方法D-ISODATA。基于高局部密度点距离和局部密度最大原则,优化聚类初始点并去除噪声点。根据考察对象所处空间区域的密度分布情况划分基本簇,结合ISODATA聚类算法良好的自适应性,有效地对数据集进行分类。实验表明,这种基于密度聚类的改进型ISODATA算法能有效去除噪声点,改善初始中心点选择对最后聚类算法的影响,并且具有良好的自适应性,对于数据集处理的准确性优于传统K-means算法和ISODATA算法。 相似文献
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图像识别在故障诊断中有重要作用.车轮踏面缺陷主要有剥离、裂纹2种形式.介绍了车轮踏面故障测试系统的原理及程序总体框图,它采用图像处理方法作为获取故障特征的手段,将聚类识别和判别分析的概念有机结合,实现了对故障的准确定位,为故障的及时维修提供了强有力的支持. 相似文献