基于动态子空间距离的图像聚类

摘要

聚类分析作为一种重要的非指导学习方法,在多媒体数据管理中得到越来越多的应用,如对图像进行聚类预处理,有助于发现图像之间的语义相似性、减少检索代价等.但是,由于图像语义与视觉特征之间的差异,使得图像聚类的效果还有待进一步提高.聚类分析中,图像通常用高维特征向量表示,显然,在描述图像的相似性方面,各个维所代表的视觉特征的重要性是不一样的,甚至彼此矛盾.传统方法通过权重调整或降维并不能很好地解决上述问题.本文提出一种新的动态子空间距离计算公式(DSDF),根据任意两幅图像之间关联比较密切的维度,计算出图像之间的相似子空间距离,并利用Clarans聚类算法进行图像子空间聚类.实验表明,该方法在图像聚类效果上明显优于传统聚类方法.