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提出了一种使用Hu矩描述出的图像特征的方法,使用基于距离的分类算法实现图像的匹配分类。实验结果表明,使用这种算法描述的形状特征具有对平移、旋转和尺度变化的不变性,适合于进行图像的匹配分类。

基于层次的聚类算法(以BIRCH算法为例) 输入:包含N个对象的数据集合D 输出:簇集合。

提出了基于种子生长法的图像分割，在传统SRG算法的基础上，又进行改进。改进算法利用颜色空间的像素与其邻域的颜色差异及相对欧式距离自动选择种子；应用SRG技术由已知的种子生长出初始分割区域；根据融合了颜色空间和邻接关系的区域距离对初始区域进行分级合并。实验结果表明该算法适合用于图像分割。

提出了基于种子生长法的图像分割，应用SRG技术由已知的种子生长出初始分割区域，实验结果表明该算法适合用于图像分割。

SVM工具LIBSVM的关键源码注释（c语言）

协同过滤算法对目标用户产生推荐：收集可以代表用户兴趣的信息；根据收集到的信息计算出用户之间的相似性，并以此为根据为目标用户或项目寻得最近邻居；根据得到的最近邻居对目标用户产生推荐。

在介绍视频中图像读取和识别的基础上，分别阐述了前期处理中的大津法二值化图像的方法，目标标记法找连通域实现数字分割，以及最小二乘法拟合重心，并举例说明了基于穿线法的数字识别方法的基本原理及应用。

基于层次的聚类算法（以BIRCH算法为例）算法形式化描述输入：包含N个对象的数据集合D输出：簇集合。

在传统SRG算法的基础进行改进，利用颜色空间的像素与其邻域的颜色差异及相对欧式距离自动选择种子；应用SRG技术由已知的种子生长出初始分割区域；根据融合了颜色空间和邻接关系的区域距离对初始区域进行分级合并。

基于划分的聚类算法k-means算法输入：聚类的数目k和包含n个数据对象的数据库，最小误差ε。输出：k个聚类。