三维模型聚分析

三维模型聚类分析 三维模型聚类分析是指对三维模型数据库进行分类和组织，以便更好地检索和使用三维模型。当前，聚类技术已经在处理大型、复杂、高维数据库的问题方面取得了许多成果，并且已经应用于处理由三维模型高维特征向量组成的大规模数据库。然而，在三维模型检索领域应用聚类分析技术需要解决两个方面的问题：（1）针对三维模型特征向量的特点寻找合适的聚类分析技术；（2）基于聚类结果寻找高校的途径对三维模型数据进行分类与组织。 一、选择合适的聚类算法 三维模型特征向量集具有以下特点：（a）模型来源复杂，缺少有效的先验知识；（b）三维模型的多种特征提取方法各种优劣；（c）三维模型内容特征的维度非常高且在特征空间中分布复杂。因此，需要根据三维模型特征向量集的特点，解决聚类算法的选型问题。 当前，主要的聚类算法及其变型有多种，例如 Hierarchical 类型的算法 Cure、Rock、Chameleon、Birch，Partitioning 类型的算法 K-Means、X-Means 等。然而，这些算法都需要设定参数值，以取得较好的聚类效果。例如，K-Means 算法需要预先指定最终求得的数据簇个数 K。然而，在实际应用中通常缺少相关的先验知识，即不清楚数据应被分为多少个簇。 二、离群点识别和凝聚型层次聚类机制 当前的聚类算法在离群点的识别和使用上也存在诸多缺欠，早期的聚类算法缺少处理离群点的机制，另一些算法通过将较小的或是在聚类过程中增加缓慢的数据簇作为离群点，从而具有了识别离群点的能力，例如 Birch、Cure、Rock 等算法。然而，这些做法实质上是将离群点识别作为聚类过程的副产品，从属于优化聚类效果的目标。 因此，需要融合离群点识别和凝聚型层次聚类过程的新型聚类机制，以便更好地处理三维模型数据库。这种机制借助离群点信息自动终止聚类过程，从而取消了层次聚类算法通常使用的参数值，例如 K 值。 三维模型聚类分析需要解决两个方面的问题：选择合适的聚类算法和融合离群点识别和凝聚型层次聚类机制。只有这样，才能更好地处理三维模型数据库，并提高三维模型检索的效率和准确性。