图像数据挖掘的分类算法研究

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基于内容的图像检索是为了提高图像检索的效率,将数据挖掘中的分类技术应用于基于内容的图像信息挖掘领域。图像检索系统的最终用户是人,因此从心理学角度来捕获人对图像内容的认知是相当重要的。为了把用户模型嵌入到图像检索系统中,基于内容的图像检索领域引入了相关反馈机制。K-邻近分类算法是个典型的分类算法。本文在利用关键字检索图像基础上,提出将相关反馈K-邻近分类算法应用到图像检索中,解决了原有方法中分类效率低,准确性受样本数量影响较大的不足,并实现了一个模拟系统来测试改进算法的性能。实验的结果表明,在加入相关反馈技术后,该算法具有较好的效率,使得检索的查准率有较大的提高。
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