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提出了基于数学形态学的聚类集成算法CEOMM.它利用不同的结构元素的探针作用,对不同的结构元素探测出来的簇核心图进行集成,在集成所得到的簇核心基础上聚类.实验结果表明,算法CEOMM对有复杂类形状的数据集进行聚类时,效果比传统聚类算法更好,且能确定聚类数.而且由于采用了不同的结构元素进行探测,对于由不同形状的类构成的数据集其聚类效果很理想. 相似文献
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该文提出了一种基于数学形态学的带障碍约束的聚类算法。通过数学形态学的膨胀运算,进行连通区域的寻找,同时借助于进行膨胀运算的结构元素,确定障碍物与连通区域是否相交。算法与DBCluC算法不同的是:通过结构元素,大大减少了需要进行相交判断的点的数量,具有较高的时间效率。 相似文献
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聚类算法能从空间数据库中直接发现一些有意义的聚类结构而不需要背景知识,是空间数据发掘和知识发现的重要手段。在分析已有聚类算法的基础上,提出了一种基于数学形态学的聚类算法,该算法能够处理任意形状的聚类,采用启发式方法自动确定最优聚类数。同时,该算法也可以在矢量型空间数据库中得到实现。试验表明算法是可行和有效的,且能处理存在噪音的数据。 相似文献
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针对医学图像具有对比度较低,不同组织之间的模糊性较高的特点,给出一种基于多主体和数学形态学灰度形态运算的聚类算法。算法采用agent技术和多结构元素结合的模式,用结构元素做智能个体,每个不同类型的agents随机散布在离散空间格点上,在同时刻控制系统驱动下agents根据其自身结构元素的类型用给出的邻域平均算子自主选择作相应的运算进而实现图像聚类。算法无须先验知识和预处理操作,对初始聚类点不敏感,无须事先输入聚类簇数。算法具有分布式并行计算功能和自主分析能力。实验结果验证了该算法的可行性和可靠性。 相似文献
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基于形态学聚类算法图像配准仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究图像配准精确度问题。由于两张图片几何关系及量度均有不同,要达到配准效果应有空间一致性。传统的聚类图像配准算法进行图像配准时,配准精度较低,算法复杂度高等不足。为了有效提高图像配准的精确度,提出了一种改进的数学形态学和聚类算法相结合的图像配准方法。算法首先改进的基于空间模式均值聚类对图像进行区域分块,并对分块的位置进行空间聚类,并准确计算出基准图像的最后的配准位置,并采用数学形态学方法对配准后的图像进行边缘处理,最后评估配准图像的质量。仿真结果表明,提出的改进的算法有效的提高了配准精确度,是一种可行性有效的图像配准算法,为图像配准提供了依据。 相似文献
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基于数学形态学的围棋棋群聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
计算机围棋可以模拟人类棋手的棋群聚类能力以提高搜索效率。本研究以数学形态学为工具,在形式化基础上采用带有限制条件的膨胀运算进行棋群的初步聚类,结合其它一些启发式搜索方法完成棋群的最终聚类,并结合实战对局评价了此算法的性能,指出了此算法的应用价值。 相似文献
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基于数学形态学的聚类分析 总被引:1,自引:0,他引:1
数学形态学广泛应用于图像识别之中.经典的聚类方法在聚类形状复杂时难于获得满意的结果.本文提出一种新的基于数学形态运算的聚类方法,通过合理选择离散化参数和结构元素,这种基于分级数学形态操作序列的聚类方法能较好地将各个簇分离开来.实验证明此方法比传统方法效果更好,并且能有效确定聚类数. 相似文献
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随着数据获取方式的多样化发展,针对多视图领域的算法研究变得越来越重要,但大多数方法仅通过自表示属性或局部结构获取样本间的相似性关系,在此过程中忽略了整体样本的聚类结构和原始空间的噪声的影响,使得聚类结果存在较大误差。为解决此问题,提出了一种基于聚类结构和局部相似性的多视图隐空间聚类方法(multi-view latent subspace clustering with cluster structure and local similarity, MLC2L),通过隐表示融合不同视图上的共享信息并抑制噪声的存在。此外,通过探索隐空间内样本间的局部相似性关系和整体的聚类结构促进样本达到同类聚合、异类远离的目的;最后引入一个交替方向迭代优化算法来快速求解目标函数。实验结果显示,在六个真实数据集的实验中,MLC2L在MSRC-v1、UCI以及100Leaves上的五个评价指标均为最优,在3Sources、WebKB和Prokaryotic等数据集上的五个指标有四个最优,大量的实验分析也证明了融合局部结构和整体聚类结构的MLC2L在多视图聚类任务上的有效性。 相似文献
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空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支。空间聚类分析是空间数据挖掘的一个重要的研究领域。传统的K-均值方法用于聚类具有收敛速度快、算法实现简单等特点,但容易陷入局部最优,并对初始解敏感。遗传算法是一种全局搜索算法,但是收敛速度较慢。提出一种改进的遗传算法进行聚类,该算法通过全局搜索与局部搜索相结合,取得较好效果。实验表明:文中提出的算法在聚类分析中搜索到全局最优解(或近似全局最优解)的能力要优于经典的K-均值聚类算法,且局部收敛速度和全局收敛性能较好。 相似文献
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基于GIS的空间聚类算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
面对目前的聚类方法的局限性和空间聚类的特殊性,从基于目标函数聚类的概念出发,以GIS的空间数据管理和空间分析为技术支持,探讨了空间样本间直接可达距离、间接可达距离和可达成本的计算方法。随机选择k个样本作为聚类中心点,以空间样本到各聚类中心点的可达距离为样本划分依据,以空间样本到其聚类中心点的可达成本的总和为聚类目标函数,引入遗传算法,提出一种基于GIS的空间聚类算法。最后,通过实例进行了算法测试。 相似文献
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基于聚类的Hilbert R-树空间索引算法 总被引:2,自引:2,他引:0
R-树适合于动态索引,但空间重叠大,而Hilbert R-树也不能有效降低节点覆盖和交叠,直接影响R-树的查询效率。为适应大量的GIS查询应用需要,提出对Hilbert R-树节点进行聚类的索引算法,较好地解决相邻数据的聚类存放,使叶节点MBR面积减小,内部节点交叠降低,并对该算法进行实验测试和性能分析,结果表明该算法具有较高的查询效率。 相似文献
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传统的空间聚类算法解决的是未带障碍约束的空间数据聚类问题,而现实的地理空间中经常会存在河流、山脉等阻碍物,因此,传统空间聚类算法不适用于带障碍数据约束的现实空间.在解析了带障碍空间聚类相关概念和定义的前提下,对带障碍约束条件的空间聚类算法进行梳理,给出了这类算法的研究历史和沿袭关系,并把这类算法按七个维度分为四大类,分析了每类的技术优缺点,最后给出了带障碍约束的空间聚类算法的未来研究趋向. 相似文献