【摘 要】
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本文的目标是寻找具有更高灵活性和自适应性的颜色聚类方法.在分析了多种颜色聚类方法的基础上,提出了2种无监督的二维色度平面颜色聚类方法:基于密度的三角化方法和遗传算法
【机 构】
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中国海洋大学计算机科学系,青岛,266003香港理工大学电子计算学系,香港;
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本文的目标是寻找具有更高灵活性和自适应性的颜色聚类方法.在分析了多种颜色聚类方法的基础上,提出了2种无监督的二维色度平面颜色聚类方法:基于密度的三角化方法和遗传算法优化方法,并通过实验对2种方法进行了比对分析.结果表明,基于密度的三角化方法具有很好的边界拟合效果,而遗传算法优化对于复杂的数据集和解决干扰噪声有更好的效果.
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