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数学形态学广泛应用于图像识别之中,经典的聚类方法在聚类形状复杂时难于获得满意的结果。本文提出一种新的基于数学形态运算的聚类方法,通过合理选择离散化参数和结构元素,这种基于分级数学形态操作序列的聚类方法能较好地将各个簇分离开来,实验证明此方法比传统方法效果更好,并且能有效确定聚类数。
基于数学形态学的聚类分析
【摘 要】
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数学形态学广泛应用于图像识别之中,经典的聚类方法在聚类形状复杂时难于获得满意的结果。本文提出一种新的基于数学形态运算的聚类方法,通过合理选择离散化参数和结构元素,这种基于分级数学形态操作序列的聚类方法能较好地将各个簇分离开来,实验证明此方法比传统方法效果更好,并且能有效确定聚类数。
【机 构】
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浙江大学,江西理工大学
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2006年06期
【基金项目】
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江西省自然科学基金;
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