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半監(jiān)督復(fù)合核支持向量機在構(gòu)造聚類核時，普遍存在復(fù)雜度高、不適于大規(guī)模圖像分類的問題；且K均值（K-means）圖像聚類的參數(shù)難以估計。針對上述問題，提出基于均值漂移（Mean-Shift）參數(shù)自適應(yīng)的半監(jiān)督復(fù)合核支持向量機圖像分類方法。結(jié)合Mean-Shift對像素點進行聚類分析以避免K-means圖像聚類的局限性；利用圖像的結(jié)構(gòu)特征自適應(yīng)算法參數(shù)以避免算法的波動性；由Mean-Shift結(jié)果構(gòu)造Mean Map聚類核以增強同一聚類中的樣本屬于同一類別的可能性，使復(fù)合核更好地指導(dǎo)支持向量機對圖像分類。實驗驗證了改進的聚類算法和參數(shù)取值方法可以更好地獲取圖像的聚類信息，使算法對普通圖像和加噪圖像的分類正確率較對比的半監(jiān)督算法一般情況下提高1-7個百分點，且對于較大規(guī)模圖像也有一定適用性，能夠更高效、更穩(wěn)定地進行圖像分類。
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