AP聚类算法 matlab

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AP聚类算法 matlab

详 情 说 明

AP聚类算法与颜色特征提取在图像检索中的应用

AP聚类（Affinity Propagation）是一种基于相似度传播的聚类算法，其核心思想是通过数据点间的消息传递自动确定聚类中心和类别数量。该算法特别适合处理图像检索中的特征聚类问题。

在Matlab实现中，颜色直方图是图像检索的常用特征表示方法。MPEG-7通用颜色直方图描述符将RGB空间转换到HSV空间后，将色调（H）划分为16级、饱和度（S）和明度（V）各划分为4级，最终形成16×4×4=256维的特征向量。这种量化方式能有效降低特征维度，同时保留颜色分布的主要信息。

算法实现过程中需注意两个关键点： 相似度矩阵构建：AP聚类依赖样本间相似度，通常使用欧氏距离或余弦距离计算颜色直方图的差异 偏向参数设置：该参数影响聚类中心数量，可通过交叉验证确定最优值

该方法在图像检索系统中的作用在于：通过聚类后的颜色特征可快速建立图像索引，检索时只需比较查询图像与各类中心的距离，大幅提升检索效率。实际应用时建议结合纹理等特征形成多特征融合方案，以提升检索准确率。