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图像聚类是图像检索等图像分析应用的基础。由于免疫克隆选择算法既有并行计算的优势,又能兼顾全局搜索和局部搜索,具有较好的鲁棒性,将其应用于解决图像聚类问题,可以用较少的迭代次数,稳定获得正确聚类结果。介绍了图像聚类中距离度量的几种方式以及免疫克隆选择算法的工作原理,并阐述了其应用于图像聚类时的处理流程,实验结果验证了该算法的有效性。