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1)  Ranking means clustering
逐级均值聚类
2)  Means clustering
均值聚类
3)  C-mean clustering
C-均值聚类
4)  k-mean clustering
k均值聚类
1.
The combined algorithm that changes thresholding based on histogram into thresholding based on H in HSI color space and selects the pixels according to its R,G,B value,before thresholding;Three kinds of algorithms in image segmentation were analyzed by testing,including K-mean clustering based on RGB color space proposed by Liju Dong,etc,thresholding based on histogra.
提出一种混合算法,将一种基于灰度直方图的阈值化分割算法应用到了HSI颜色空间上,利用H进行阈值化,在阈值化之前,先根据R、G、B值对像素进行了筛选;文章应用董立菊等人提出的-种基于RGB空间的K均值聚类算法、一种基于灰度直方图的阈值化算法和混合算法,以目标颜色为特征,对彩色图像进行了分割;针对特定的视频跟踪系统,对各结果进行了比较,得出了结论,找出了较优算法——混合算法效果较理想,能够较有效的分割目标,为后续跟踪工作做好了前期处理工作。
2.
At last blocks are classified by K-mean clustering method.
首先对图像做小波变换和重构,并抽取字幕区域特征,再分块计算统计特征;然后对子块进行K均值聚类,实现字幕区域分割。
3.
In this paper,we first present a fast K-mean clustering algorithm by using Partial Distortion Search(PDS) to complete the nearest neighbor searching in traditional K-mean clustering algorithm.
利用部分失真搜索求解传统K均值聚类算法中的最近邻搜索问题,显著地减少了传统算法的乘法次数,从而提高了聚类速度;然后用改进后的聚类算法来加速分形编码:首先将定义域块聚类并为每个类建立一棵KD-Tree,编码时对每个值域块先后用部分失真搜索与近似最近邻搜索得到与其距离最近的若干KD-Tree及其上的若干最近邻,而其最优匹配块即由后者产生。
5)  c-means clustering
c-均值聚类
1.
By using c-means clustering,an algorithm is presented to discretize condition attributes in a decision table.
采用c-均值聚类法将决策表中的连续条件属性进行离散化,用粗糙集处理离散化后的决策表系统得到简化规则,然后将规则集输入BP神经网络进行训练,并对测试集进行预测。
2.
It is very convenient to find out those advertising videos from others according to the shot change times per second by C-Means clustering method.
获得每个视频的直方图差分曲线后,调整去掉编辑特效造成的虚假峰,得到每个视频的每秒平均镜头切换次数,以此作为广告视频和非广告视频的分类依据,进行C-均值聚类。
3.
This paper presents a static background image reconstruction algorithm based on C-means clustering for video surveillance.
论文提出了一种基于C-均值聚类的视觉监控背景图像构建算法,实时构建灰度或彩色背景图像,实验验证了该算法的有效性。
6)  K-means cluster
K均值聚类
1.
When being segmented by K-means clustering algorithm,points cloud dataset with conglomeration feature presents a better segmentation.
论文指出,对于分布呈现类内团聚状三维点云模型,K均值聚类分割可以得到较好的结果。
2.
First,we compute the LVPS dictionary by K-means clustering.
首先,利用K均值聚类算法获得LVPS dictionary;然后,利用获得的LVPS对人脸进行建模,该方法比传统的建模方法计算更简单;最后,利用分块后的LVPS加权直方图索引进行人脸识别。
3.
A multiple kernel SVM based on K-means cluster algorithm was proposed.
考虑到乳腺微钙化簇样本分布不平衡以及特征的多样性,提出了基于K均值聚类的多核支持向量机。
补充资料:1,3-丁二烯低聚的均聚物
CAS:68441-52-1
中文名称:1,3-丁二烯低聚的均聚物
英文名称:1,3-Butadiene, homopolymer, oligomeric
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条