文献类型：会议

作　　者：瞿俊 姜青山 董槐林

作者单位：厦门大学软件学院 加拿大舍布鲁克大学计算机系

基　　金：福建省自然科学基金计划资助项目(A0410002);国家“九八五”工程二期基金项目(0000-X07204)

会议文献：第二十三届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）

会议名称：第二十三届中国数据库学术会议

会议日期：20061110

会议地点：中国广东广州

主办单位：中国计算机学会数据库专业委员会

出版单位：科学出版社(ScienceinChinaPres...

出版日期：20061100

学会名称：中国计算机学会数据库专业委员会

语　　种：中文

摘　　要：选择合适的聚类数和准确划分类间重叠的数据是聚类分析领域2个被广泛研究的问题.提出了一个基于高斯混合模型的层次聚类算法(HCGMM),该算法基于重叠度的衡量,而且不需要预先指定聚类数,能够很好地解决以上两个问题.算法根据高维空间中混合模型每2个组成成分之间的重叠情况自动运行或停止,从而准确划分类间重叠的数据,并自动确定聚类数.最后,通过标准的数据的测试,以及通过把它应用于不同类型的真实彩色图像分割表明,该算法是有效的,而且对噪声影响不敏感.把它和其他层次算法进行比较和分析,以证明该算法的优越性.

关 键 词：聚类 类间重叠  高斯混合模型 图像分割

分 类 号：TP311.13]