论文摘要
针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的2个问题:①天文图像的分辨率较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好。在研究中,问题1采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题2提出了一种改进的K均值聚类算法,以解决传统的K均值聚类算法的聚类结果易受到k值和初始聚类中心随机选择影响的问题。该算法首先在用K均值聚类算法对数据初步聚类的基础上确定合适的k值,其次用层次聚类对数据聚类确定初始聚类中心,最后在此基础上再采用K均值聚类算法进行聚类。通过MATLAB仿真实验的结果表明,该算法的聚类结果与效率优于其他聚类算法。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 夏永泉,孙静茹,WU Xin-wen,支俊,王兵,谢希望
关键词: 初始聚类中心,均值聚类算法,层次聚类
来源: 图学学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技,基础科学
专业: 天文学,计算机软件及计算机应用
单位: 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,格里菲斯大学工程信息技术学院
基金: 国家自然科学基金项目(81501547),河南省科技攻关项目(172102410080)
分类号: TP311.13;P111
页码: 358-363
总页数: 6
文件大小: 1384K
下载量: 195
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