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摘要
各种聚类算法在检索中起到了重要作用。但是随着网络信息库的日益庞大,人们对提高检索速度与精度提出了更高的要求。传统的图像检索,采用预先给出的内容收集图像信息,形式过于单一,会导致检索速度下降。为此,本文提出了一个新的动态加权聚类算法,即在原有聚类算法的基础上,运用加权相似矩阵进行多种信息源融合(即在网络中结合与之相关的其他资源,像文本、语音、视频等),同时采用动态加权方案,动态赋予不同图像特征相应的权重,同时以疫情数据作为研究对象,把新提出的动态加权聚类算法首次应用于多媒体信息融合中,进而提升无监督的图像聚类性能。
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