图像搜索结果的重叠层次聚类与代表点展现.pdf

图像搜索结果的重叠层次聚类与代表点展现是一种解决图像聚类中高维度、低准确度和部分重叠问题的高效方法。在传统的聚类算法中，每个图像通常只被分配到一个簇，这可能导致某些图像特征的丢失，尤其是在图像数据具有部分重叠的情况下。为了解决这些问题，本文提出了一种基于链接层次聚类的多标记图像聚类技术。 该方法利用图像间的距离计算来衡量它们之间的相似度。图像距离通常通过计算像素级别的差异、颜色直方图、纹理特征或其他视觉特征来确定。这种相似度度量有助于识别出在特定特征上相似的图像，从而形成初始的聚类。 接下来，通过链接聚类算法来检测和处理重叠簇。链接聚类是一种层次聚类方法，它根据图像之间的相似度关系来构建聚类树（也称为谱系树或 dendrogram）。在这个过程中，最相似的两个图像或已经形成的簇会被合并，直到达到预设的聚类数量或相似度阈值。由于采用了链接策略，这种方法可以自然地处理部分重叠的簇，因为一个图像可以同时属于多个簇。 此外，该方法的一个关键特性是多簇划分，即每个图像可能被分到多个簇中。这种划分方式提高了聚类的灵活性和准确性，使得每个簇的特征更加鲜明。相比于单标记聚类，多标记聚类能够更好地反映出图像的复杂性和多样性，使得簇的含义更为明确。 为了验证这种方法的有效性，研究者们在由搜索引擎返回的特定关键词搜索结果的图像数据集上进行了实验。这些数据集通常包含大量高维度的图像，涵盖了各种主题和类别。实验结果显示，提出的重叠层次聚类方法能够有效地发现具有部分重叠的图像簇，并且这些簇的定义相对清晰，有利于后续的分析和应用，如图像分类、内容理解或信息检索。 "图像搜索结果的重叠层次聚类与代表点展现"这一技术旨在通过链接聚类算法改进图像聚类的性能，特别是处理高维度和部分重叠的图像数据。通过允许图像属于多个簇，该方法提高了聚类的精度和可解释性，对于图像处理和分析领域具有重要的实际应用价值。