《表2 3种算法的比较：基于改进k-means算法的数字图像聚类》

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《基于改进k-means算法的数字图像聚类》

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为了证实本文所提出的图像聚类算法的优越性，将文献[17-18]中的方法与本文方法进行比较。这3种算法各自将3.2.1小节中介绍的两个图像数据集进行50次聚类，50次实验得到的平均ARI、平均宏F1度量和平均执行时间列于表2。通过表2可以看出，与两种参考算法相比，本文所提出的算法具有更高的执行效率，更具有实用性，这主要是因为本文方法将聚类数目搜索上界缩小所致。同时，相比于两种参考算法，更高的平均宏F1度量也证实了本文所提算法的优异聚类精确度。