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基于Delaunay三角網(wǎng)的聚類算法

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  Mundur等提出了一種基于Delaunay三角網(wǎng)的聚類算法,并將其應(yīng)用于視頻幀的多維特征數(shù)據(jù)的聚類以生成視頻摘要,取得了較好的效果。但是,該算法計(jì)算量太大,導(dǎo)致效率不高。為提高該算法的效率,以適合于對(duì)大數(shù)據(jù)集的處理,提出了一種改進(jìn)的基于Delaunay三角網(wǎng)的聚類算法。通過(guò)在典型數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn),提出了一種新的確定全局聚類閾值的方法,使得計(jì)算量大為減少。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法無(wú)需用戶提供聚類參數(shù),也能得到良好的聚類結(jié)果,因此能夠?qū)崿F(xiàn)聚類過(guò)程自動(dòng)化;并且計(jì)算速度更快,效率更高,適合于大數(shù)據(jù)集的處理。

基于Delaunay三角網(wǎng)的聚類算法

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