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一种分层自适应快速K-means算法 被引量：7
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作者 张晓琳 崔宁宁 +1 位作者 杨涛 李洁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第2期421-423,427,共4页
提出一种分层自适应快速K-means(hierarchical adaptive fast K-means,HAFKM)算法对图像数据库分类聚簇。HAFKM根据提出的分层策略构建一棵非平衡聚类树,通过自适应的方法 CEC(cluster evaluation criterion)确定了除根节点外的每棵子... 提出一种分层自适应快速K-means(hierarchical adaptive fast K-means,HAFKM)算法对图像数据库分类聚簇。HAFKM根据提出的分层策略构建一棵非平衡聚类树,通过自适应的方法 CEC(cluster evaluation criterion)确定了除根节点外的每棵子树的分支数目,而在聚类树的每一层聚类中使用一种提出的判别函数(cost-function)在颜色直方图上根据颜色等级直接聚类,从而可以在整棵树上快速聚类。实验表明,HAFKM算法通过在非平衡树上逐层聚类,并且通过CEC准确判断聚类数目,可以快速、高效地实现数据库的分类聚簇。 展开更多
关键词 hafkm K—means算法 分层聚类 自适应 大数据库 聚类树
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