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题名基于互近邻一致性的近邻传播算法
被引量：9
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作者
邢艳
周勇
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机构
中国矿业大学计算机学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第7期2524-2526,共3页
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基金
国家教育部博士点基金资助项目(20100095110003)
国家博士后科学基金资助项目(20070421041)
+1 种基金
江苏省博士后科学基金资助项目(0701045B)
中国矿业大学科技基金资助项目(2007B017)
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文摘
近邻传播(AP)算法是一种新提出的聚类算法,是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类,通过数据点之间交换信息,最后得到聚类结果。提出了基于互近邻一致性近邻传播算法,即KMNC-AP算法,该算法利用互近邻一致性调整数据点之间的相似度,进而提高聚类效率和精确度。实验结果表明,该算法在处理能力和运算速度上优于原算法。
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关键词
近邻传播算法
互近邻一致性
相似度
数据挖掘
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Keywords
affinity propagation（AP） algorithm
K-mutual nearest neighbor consistency
similarity
data mining
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名大规模图像集中的代表性图像选取
被引量：2
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作者
齐美彬
朱俊俊
纪平
蒋建国
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
合肥学院电子信息与工程系
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期706-712,共7页
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基金
国家自然科学基金(61172164)资助~~
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文摘
针对传统图像检索系统通过关键字搜索图像时缺乏语义主题多样性的问题,提出了一种基于互近邻一致性和近邻传播的代表性图像选取算法,为每个查询选取与其相关的不同语义主题的图像集合.该算法利用互近邻一致性调整图像间的相似度,再进行近邻传播(AP)聚类将图像集分为若干簇,最后通过簇排序选取代表性图像簇并从中选取中心图像为代表性图像.实验表明,本文方法的性能超过基于K-means的方法和基于Greedy K-means的方法,所选图像能直观有效地概括源图像集的内容,并且在语义上多样化.
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关键词
代表性图像
语义主题
互近邻一致性
AP聚类
图像簇排名
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Keywords
Representative images, semantic theme, AP clustering, mutual nearest neighbor consistency, cluster ranking
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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