【计算机科学与技术专业】【毕业设计】基于粒子群算法的图像聚类研究及实现

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1、（　20　届）本科毕业论文基于粒子群算法的图像聚类研究及实现摘要：图像聚类是数据挖掘中一项重要技术，其好坏将直接影响后续图像处理与分析任务的质量。图像聚类是指借助于无监督的学习过程去发现图像中的隐藏模式，它具有独立发现知识的能力。粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）属于进化算法的一种，它与遗传算法相似，也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解。然而，粒子群算法比遗传算法的规则更为简单，即没有交叉和变异操作，可以通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。鉴于粒子群算法具有实现容易、精度高、收敛快等优点，经常被用来解决实际应用中的优化问题。本

2、文提出了一种基于粒子群算法的图像聚类方法，有效弥补了基于K-MEANS的图像聚类方法无法对图像进行有效聚类的缺陷。本文中提出的方法在图像数据集上进行了仿真实验验证。关键字：图像聚类；粒子群算法（PS0）；优化问题；迭代处理ResearchandImplementationofImageClusteringBasedonParticleSwarmOptimizationAbstract:Imageclusteringisanimportanttechniqueindatamining,anditwillaffectthequalitiesofthesubsequentim

3、ageprocessingandanalysistasks.Imageclusteringisalsoanunsupervisedlearningprocessforfindingthehiddenmodelinanimage,havinganindependentabilityofdiscoveringknowledge.PSOisakindofevolutionaryalgorithm,similartogeneticalgorithm,whichisbasedonarandomsolutionandfindsanoptimalsolutionthroughiter

4、ations.However,itsruleissimplerthangeneticalgorithm,theformerhasneithercrossovernormutationoperations,butitfindsaglobaloptimumbyfollowingtheoptimalvalueduringthecurrentsearch.PSOisoftenappliedinsolvingpracticalproblems,sinceithastheadvantagesofeasytoimplement,highaccuracyandfastconvergen

5、ce.Inthispaper,wepresentanimageclusteringmethodbasedonPSO,whichsolvestheproblemsoftraditionalK-MEANS-basedmethodthatfailureinimageclustering.Theproposedmethodwasconductedonanimagesetforvalidatingitsperformance.Keywords:imageclustering;ParticleSwarmOptimization(PSO);optimizationproblem;it

6、erationpeocessing目录1引言11.1课题背景、意义11.2研究的基本内容及解决的问题21.2.1研究的基本内容21.2.2解决的问题22聚类的相关研究32.1聚类简介32.2对聚类的典型要求32.2.1可伸缩性32.2.2处理不同类型属性的能力32.2.3发现任意形状的聚类32.2.4高维度42.2.5可解释性和通用性42.3典型的聚类算法42.3.1K-MEANS算法42.3.2K-MEDOIDS算法42.3.3Clara算法52.3.4Clarans算法52.4聚类的用途53粒子群算法73.1粒子群算法简介73.2基本的粒子群算法73.2.1粒子群算

7、法原理73.2.2算法介绍73.2.3粒子群算法的参数设置84基于粒子群算法的聚类算法104.1传统的聚类算法104.1.1K-MEANS算法简介104.1.2K-MEANS算法流程104.1.3K-MEANS算法的缺点114.2粒子群聚类算法114.2.1算法流程114.3实验部分144.3.1MATLAB简介144.3.2使用的公式144.3.3实验原理144.3.4算法实现154.3.5算法结果184.3.6算法结论185结论205.1总结206致谢211引言1.1课题背景、意义图像聚类是数据挖掘中一项重要技术，图像聚类的好坏将直接