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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。
基于粒子群优化的高斯核函数聚类算法
【摘 要】
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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
【机 构】
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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】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年14期
【基金项目】
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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（B5
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