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基于粒子群优化的高斯核函数聚类算法
被引量：
10
1
作者
于进
钱锋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第14期22-23,28,共3页
针对视频帧数据在时间轴上的高斯分布特征,提出基于样本和高斯核相似性度量的聚类算法,采用度量方法考虑概率分布密度因素,同时利用改进的粒子群优化算法加速聚类过程。实验结果表明,与基于C均值聚类算法相比,该算法具有较强的全局搜索...
针对视频帧数据在时间轴上的高斯分布特征,提出基于样本和高斯核相似性度量的聚类算法,采用度量方法考虑概率分布密度因素,同时利用改进的粒子群优化算法加速聚类过程。实验结果表明,与基于C均值聚类算法相比,该算法具有较强的全局搜索能力和聚类精度,在视频数据聚类分析中具有更高的效率和更佳的聚类效果。
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关键词
聚类
粒子群优化
高斯核函数
视频帧数据
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职称材料
题名
基于粒子群优化的高斯核函数聚类算法
被引量：
10
1
作者
于进
钱锋
机构
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第14期22-23,28,共3页
基金
国家"863"计划基金资助项目(2007AA04Z193
2007AA041402)
+5 种基金
国家自然科学基金资助面上项目(60704028)
国家杰出青年科学基金资助项目(60625302)
长江学者和创新团队发展计划基金资助项目(IRT0721)
高等学校学科创新引智计划基金资助项目(B08021)
上海市基础研究基金资助重点项目(07JC14016)
上海市重点学科建设基金资助项目(B504)
文摘
针对视频帧数据在时间轴上的高斯分布特征,提出基于样本和高斯核相似性度量的聚类算法,采用度量方法考虑概率分布密度因素,同时利用改进的粒子群优化算法加速聚类过程。实验结果表明,与基于C均值聚类算法相比,该算法具有较强的全局搜索能力和聚类精度,在视频数据聚类分析中具有更高的效率和更佳的聚类效果。
关键词
聚类
粒子群优化
高斯核函数
视频帧数据
Keywords
clustering
Particle Swarm Optimization（PSO）
Gauss kernel function
video frequency frame data
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群优化的高斯核函数聚类算法
于进
钱锋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
10
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