一维排样遗传算法

近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类具有不需要设定聚类个数、快速准确的优点,但无法适应于大规模数据的应用需求.针对此问题,提出了分层近邻传播聚类算 法.首先,将待聚类数据集划分为若干适合AP算法高效执行的子集,分别推举出各个子集的聚类中心;然后对所有子集聚类中心再次执行AP聚类,推举出整个数 据集的全局聚类中心;最后根据与这些全局聚类中心的相似度对聚类样本进行划分,从而实现对大规模数据的高效聚类.在真实和模拟数据集上的实验结果均表明, 与AP聚类和自适应AP聚类相比,该方法在保证较好聚类效果的同时,极大地降低了聚类的时间消耗.

应用背景本文提出了一种从图像中提取独特不变特征的方法，可用于完成不同视角之间目标或场景的可靠匹配的方法。这种特点对图像的尺度和旋转具有不变性。并跨越很大范围的对仿射失真，三维视点的变化，添加的噪音和光照变化的图像匹配具有鲁棒性。关键技术 通过将个别特征与由已知目标特征组成的数据库进行快速最近邻算法的匹配，然后使用Hough变换来识别属于单一目标的聚类（clusters），最后通过最小二乘解执行一致的姿态参数的核查确认。这种识别方法可以在有力确定对象之间的聚类和遮挡的同时实现近实时性能。

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