基于流域变换的聚类分析

Clustering Analysis Based on Watershed Transform

下载PDF

导出

摘要提出了一种基于流域变换的多维数据聚类新方法.该方法以密度聚类技术为基础,通过对密度空间进行流域变换,实现多维数据的聚类.通过实验与基本聚类算法的比较,证明本文提出的算法对多维数据有更强的聚类能力.

作者王皓曹永锋孙洪

机构地区武汉大学信号处理和现代通信实验室

出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第z1期375-378,共4页 Journal of Signal Processing

关键词流域变换聚类分析密度空间多维数据

参考文献5

1[1]Han JW, Kambr M. Data Mining Concepts and Techniques. Beijing: Higher Education Press, 2001
2[2]Beucher S. Watershed, hierarchical segmentation and waterfall algorithm [A ]. In: Serra J , SoilleP, Eds,Mathematical Morphology and its Applications to Image Processing [M ]. Dordrecht, USA: Kluwer A cad. Publ.,1994:69 ～ 76.
3[3]Roerdink JB, Meijster A. Watershed transform:definitions, algorithm parallelization strategies.Fundamental Information, 2000, 41:187 ～ 228.
4[4]Vincent, Soille P. Watersheds in digital spaces: an efficient algorithm based on immersion simulations [ J ].IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Intell. , 1991, 13 (6) :583 ～ 598.
5[8]Breunig S, Kriegel H.-P, Ng R, Sander J. LOF:Identifying Density-Based Local Outliers, Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. on Management of Data (SIGMOD 2000), Dallas, TX, 2000. Clustering Home-Page Munchen.

信号处理

2005年第z1期

内容加载中请稍等...