一种分层自适应快速K-means算法

摘要

提出一种分层自适应快速K-means(hierarchical adaptive fast K-means,HAFKM)算法对图像数据库分类聚簇.HAFKM根据提出的分层策略构建一棵非平衡聚类树,通过自适应的方法CEC(cluster evaluation criterion)确定了除根节点外的每棵子树的分支数目,而在聚类树的每一层聚类中使用一种提出的判别函数(cost-function)在颜色直方图上根据颜色等级直接聚类,从而可以在整棵树上快速聚类.实验表明,HAFKM算法通过在非平衡树上逐层聚类,并且通过CEC准确判断聚类数目,可以快速、高效地实现数据库的分类聚簇.