%A 顾王一,朱林,杨杰 %T 快速近似聚类算法及其在图像检索中的应用 %0 Journal Article %D 2011 %J 上海交通大学学报 %R %P 149-0153 %V 45 %N 02 %U {https://xuebao.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_39543.shtml} %8 2011-02-28 %X 为了解决传统K均值算法在处理大规模数据时的局限性,在近似K均值算法(AKM)基础之上,利用对聚类中心进行分类的思想,提出了快速近似K均值算法(FAKM).该算法舍去了在AKM聚类结果中只获得少数样本的聚类中心,并充分利用类内样本密集稳定的聚类中心,使得迭代过程中待聚类样本数和类别数逐步减少,达到了提高算法速度及精简聚类结果的目的.将FAKM算法运用于实际的图像检索系统中,实验结果表明,系统在检索准确率、检索时间和聚类时间方面都得到了很好的改善.