基于聚类的模型数据集可视化与检索

摘要：

为解决模型数据集可视化的问题,提出一种基于聚类结果的簇代表模型可视化方案.首先以等距特征映射算法作为模型特征数据的降维方法,将高维特征数据降至三维,并以该三维数据作为簇代表模型的空间位置坐标;然后采用粒子群优化算法得到模型簇的几何中值点,以距几何中值点最近的模型作为该模型簇的代表模型;最后结合模型的对齐方法来确定簇代表模型的姿态,从而实现模型数据集的可视化.另外,根据查询模型与簇代表模型之间的相似性,提出一个基于聚类结果的模型检索流程.该检索流程首先寻找与查询模型最相似的簇代表模型,然后将查询范围限制在这些簇代表模型对应的模型簇中,从而减少备选模型的数量.检索实验结果表明,在合适的参数组合下,该检索流程可以在保证检索精度的同时大幅提高检索效率.

关键词：模型数据集可视化、等距特征映射、基于聚类的检索

所属期刊栏目：22

分类号：TP391.71(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金50805122;国家"八六三"高技术研究发展计划2007AA04Z184;西北工业大学研究生创业种子基金Z200927

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1918-1924