基于Spark平台的岩石图像聚类分析OA北大核心CSTPCD
Clustering Analysis of Rock Images Based on Spark Platform
提出了一种基于概率选择的K-means聚类算法,并将其应用到Spark平台进行图像聚类,得到的数据集远小于初始数据集,大大降低了算法的迭代次数,聚类速度非常快.在Spark平台应用改进的K-means算法进行岩石图像处理,对岩石图像进行特征提取,使得岩石图像易于区分,解决了传统的聚类算法无法确定初始中心、聚类数目K的选取不当可能导致聚类失败、算法容易受到噪声和孤立点影响等问题.
杨艳梅;柳娜;程国建;强新建;王叙乔
西安石油大学经济管理学院,陕西西安710065长庆油田分公司低渗透油气田勘探开发国家工程实验室,陕西西安710018西安石油大学计算机学院,陕西西安710065西安石油大学计算机学院,陕西西安710065长庆油田分公司第十一采油厂,甘肃庆阳745000
能源科技
岩石图像聚类分析Spark平台K-means
rock imagecluster analysisSpark platformK-means
《西安石油大学学报（自然科学版）》 2016 (6)
114-118,5
国家科技重大专项(编号:2016ZX05007G003)陕西省工业科技攻关项目(编号:2015GY104)中国石油天然气股份有限公司重大科技专项(编号:2011EG1301)
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