基于深度学习车辆跟踪与重识别方法的研究

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随着信息技术的蓬勃发展,在人们的生产生活中产生并存储着大量的数据,数据挖掘技术的出现可以满足人们从数据中挖掘出潜在的信息知识,使得数据发挥出其尽可能多的价值。聚类算法在数据挖掘中扮演着重要的角色。但传统的聚类算法在处理大量、分布不规则、高维度的数据时,会造成过高的计算复杂度,聚类效率较低。本文针对上述问题展开研究,提出了三种聚类算法,主要研究工作描述如下:(1)分布可监督的可能性C均值及其扩展增量
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