返回
|
研发团队 |
武汉大学国际软件学院王树良教授 |
|
技术领域 |
人工智能 |
|
项目简介 |
为基于数据场的自动聚类方法。将空间数据视为有质量的数据点，它们相互作用形成数据场，场中势值是数据点影响力总和，势值一阶偏导数为零处是簇中心；该方法通过搜索势值一阶导数确定簇中心，再找边缘、标记完整簇。相比现有方法，其处理快、抗噪声、对任意形状聚类有效，可用于图像处理等多领域，提升处理精度；与已有的聚类方法相比，利用划分网格的方式将运算复杂度降低为 O (k)（其中 k 为网格划分参数），极大地提高了方案实施的运算速度；借用二值图像区域标记法的思想，将数据场转换为二值矩阵，并运用洪泛法进行聚类搜索，很好的避免了聚类方法中普遍存在的球形偏见的问题，从而能够有效的发现任意形状的聚类；通过一阶偏导来确定簇的中心和边缘，可以有效地避免对噪声的处理，从而使方法具有很好的健壮性。 |
联系我们
