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A new approach in cluster analysis

机译:聚类分析的新方法

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摘要

A new clustering approach that is capable of finding clusters that are separated by some complex hypersurface is proposed. The approach can be useful for performing analysis of big amounts of unlabeled images that can be nowadays easily gathered, in particular by using unmanned aerial vehicle with mounted cameras. The approach is based on “softening” the initial clustering criterion and then using nonlinear optimization to find the optimal hypersurface that separates clusters.
机译:提出了一种新的聚类方法,该方法能够找到被一些复杂的超曲面所分隔的聚类。该方法对于执行当今很容易收集的大量未标记图像的分析非常有用,特别是通过使用带有安装相机的无人机。该方法基于“软化”初始聚类标准,然后使用非线性优化来找到分离聚类的最佳超曲面。

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