%0 Journal Article
%T 基于mean-shift的广播音频聚类算法
%A 郑继明
%A 俞佳
%J 计算机应用
%D 2009
%X ？针对大多数聚类算法依赖聚类数目这一先验知识的不足，提出一种基于均值漂移（mean-shift）的新广播音频聚类算法。对需聚类的音频段选取基于小波域的特征构造特征集合，通过主成分分析方法降低所提取特征中的冗余信息。在此基础上，采用mean-shift算法对音频信号进行初步聚类，然后利用快速近邻法对其聚类结果进行一次修正，最后合并仅含有单个样本类别的类进行二次修正。实验结果表明，该算法的聚类精度有一定的提高。
%K 主成分分析
%K 均值漂移算法
%K 快速近邻法
%K 二次修正
%K 广播音频聚类
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract12312.shtml