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ASUN:一种基于最大最近邻比率的任意形状层次聚类方法
1
作者
郑爱宇
《计算机时代》
2025年第10期31-37,43,共8页
传统层次聚类算法虽然能够输出完整的树状图,但通常无法有效识别任意形状的类簇;而现有大多数针对任意形状类簇的层次聚类算法基于重构的类簇结构,往往依赖更复杂的概念和参数,且难以输出完整树状图。本文提出一种单一参数的基于最大最...
传统层次聚类算法虽然能够输出完整的树状图,但通常无法有效识别任意形状的类簇;而现有大多数针对任意形状类簇的层次聚类算法基于重构的类簇结构,往往依赖更复杂的概念和参数,且难以输出完整树状图。本文提出一种单一参数的基于最大最近邻比率的任意形状层次聚类算法ASUN,该算法既能保证任意形状类簇的聚类精度,又能输出高质量树状图。首先,我们定义了基于类簇间k-最近邻对关系(kNNP)的相似性度量,kNNP关系表征类簇局部边界的内在关联性,该相似性度量能最大化两个类簇局部边界的聚合程度;其次,详细阐述了ASUN算法的实现流程以及其优化版本f-ASUN;最后,通过在合成数据集和真实数据集上与同类算法的对比实验,验证了所提算法的有效性和高效性。
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关键词
任意形状类簇
树状图
局部边界
最大最近邻比率
单一参数
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职称材料
基于最大似然估计准则的特征匹配点提纯算法
被引量：
3
2
作者
史素霞
杨会君
+1 位作者
杨茜
张建锋
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第12期3885-3888,共4页
图像特征匹配的准确度直接影响着图像分析与处理的效率与性能,所以要对图像的特征匹配点进行提纯和过滤。首先使用SIFT算法从图像中提取显著特征,建立粗略的匹配关系,利用最近邻比策略初始化特征匹配点的匹配概率,然后基于混合模型的最...
图像特征匹配的准确度直接影响着图像分析与处理的效率与性能,所以要对图像的特征匹配点进行提纯和过滤。首先使用SIFT算法从图像中提取显著特征,建立粗略的匹配关系,利用最近邻比策略初始化特征匹配点的匹配概率,然后基于混合模型的最大似然估计采用EM算法建立匹配点之间的空间转换模型。EM迭代收敛之后,通过其对应关系过滤掉错误的匹配点。实验数据表明,本方法提纯的平均精度可以达到96. 8%,平均召回率为81. 6%,平均时间消耗为3. 1 s。采用该方法提取到的正确匹配点数高于其他算法,同时对包括大视角差、光线变化和仿射变换等大多数变换具有鲁棒性。
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关键词
图像特征匹配
最大似然估计
EM算法
最近邻比
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职称材料
题名
ASUN:一种基于最大最近邻比率的任意形状层次聚类方法
1
作者
郑爱宇
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机时代》
2025年第10期31-37,43,共8页
基金
山西省科技合作与交流项目(项目编号:202204041101037、202204041101033)。
文摘
传统层次聚类算法虽然能够输出完整的树状图,但通常无法有效识别任意形状的类簇;而现有大多数针对任意形状类簇的层次聚类算法基于重构的类簇结构,往往依赖更复杂的概念和参数,且难以输出完整树状图。本文提出一种单一参数的基于最大最近邻比率的任意形状层次聚类算法ASUN,该算法既能保证任意形状类簇的聚类精度,又能输出高质量树状图。首先,我们定义了基于类簇间k-最近邻对关系(kNNP)的相似性度量,kNNP关系表征类簇局部边界的内在关联性,该相似性度量能最大化两个类簇局部边界的聚合程度;其次,详细阐述了ASUN算法的实现流程以及其优化版本f-ASUN;最后,通过在合成数据集和真实数据集上与同类算法的对比实验,验证了所提算法的有效性和高效性。
关键词
任意形状类簇
树状图
局部边界
最大最近邻比率
单一参数
Keywords
Arbitrary Shape Clusters
Dendrogram
Local Boundary
maximum nearest neighbor ratio
Single Parameter
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于最大似然估计准则的特征匹配点提纯算法
被引量：
3
2
作者
史素霞
杨会君
杨茜
张建锋
机构
西北农林科技大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第12期3885-3888,共4页
基金
陕西省重点研发计划资助项目(2018NY-127)
文摘
图像特征匹配的准确度直接影响着图像分析与处理的效率与性能,所以要对图像的特征匹配点进行提纯和过滤。首先使用SIFT算法从图像中提取显著特征,建立粗略的匹配关系,利用最近邻比策略初始化特征匹配点的匹配概率,然后基于混合模型的最大似然估计采用EM算法建立匹配点之间的空间转换模型。EM迭代收敛之后,通过其对应关系过滤掉错误的匹配点。实验数据表明,本方法提纯的平均精度可以达到96. 8%,平均召回率为81. 6%,平均时间消耗为3. 1 s。采用该方法提取到的正确匹配点数高于其他算法,同时对包括大视角差、光线变化和仿射变换等大多数变换具有鲁棒性。
关键词
图像特征匹配
最大似然估计
EM算法
最近邻比
Keywords
image feature matching
maximum
likelihood estimation
EM algorithm
the
nearest
neighbor
ratio
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ASUN:一种基于最大最近邻比率的任意形状层次聚类方法
郑爱宇
《计算机时代》
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于最大似然估计准则的特征匹配点提纯算法
史素霞
杨会君
杨茜
张建锋
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
3
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职称材料
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