[发明专利]基于K近邻和多类合并密度峰值聚类方法、图像分割系统在审
| 申请号： | 201810986243.5 | 申请日： | 2018-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN109409400A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 高淑萍;何迪;薛小娜;彭弘铭;赵怡;吴会会;张剑湖;王军宁 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形技术领域，公开了一种基于K近邻和多类合并密度峰值聚类方法、图像分割系统，利用密度计算方式描述样本分布，采用新的评价指标获取聚类中心；设计迭代分配策略将剩余点准确归类；给出局部类合并方法防止将包含多个密度峰值点的类分裂。本发明通过密度度量方法来描述各数据点的分布情况，构建更符合人们想法的基于密度和距离的带偏好指标来评价聚类中心，并利用迭代分配策略将剩余点分配以提高聚类精度；在完成局部聚类后，多类合并策略来完成局部类合并操作。数值实验结果表明，在22个测试数据集及真实数据上均有良好的适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类 类合并 图像分割系统 分配策略 聚类中心 迭代 测试数据集 合并操作 密度计算 评价指标 数值实验 图形技术 样本分布 真实数据 峰值点 数据点 度量 构建 归类 偏好 印刷 书写 阅读 合并 分裂 分配 | ||
【主权项】：
1.一种基于K近邻和多类合并密度峰值聚类方法，其特征在于，所述基于K近邻和多类合并密度峰值聚类方法利用密度计算方式描述样本分布，采用新的评价指标获取聚类中心；结合K近邻思想设计迭代分配策略将剩余点准确归类；给出局部类合并方法防止将包含多个密度峰值点的类分裂。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学，未经西安电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810986243.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
