10.3969/j.issn.1000-3428.2010.14.008
基于粒子群优化的高斯核函数聚类算法
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.
聚类、粒子群优化、高斯核函数、视频帧数据
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家"863"计划基金资助项目2007AA04Z193,2007AA041402;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
2010-09-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
22-23,28