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基于改进K均值聚类算法的星点聚类研究

         

摘要

针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的2个问题:①天文图像的分辨率较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好.在研究中,问题1采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题2提出了一种改进的K均值聚类算法,以解决传统的K均值聚类算法的聚类结果易受到k值和初始聚类中心随机选择影响的问题.该算法首先在用K均值聚类算法对数据初步聚类的基础上确定合适的k值,其次用层次聚类对数据聚类确定初始聚类中心,最后在此基础上再采用K均值聚类算法进行聚类.通过MATLAB仿真实验的结果表明,该算法的聚类结果与效率优于其他聚类算法.

著录项

  • 来源
    《图学学报》 |2019年第2期|358-363|共6页
  • 作者单位

    郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南 郑州 450000;

    郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南 郑州 450000;

    格里菲斯大学工程信息技术学院,昆士兰 布里斯班 4000;

    郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南 郑州 450000;

    郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南 郑州 450000;

    郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南 郑州 450000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    k值; 初始聚类中心; K均值聚类算法; 层次聚类;

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