图像挖掘

综述了图数据挖掘的研究现状。 介绍了AGM、FSG和gSpan算法及其主要思想。 分析了算法复杂性并预测了未来发展方向。

《图像数据挖掘》一书是由Diane J. Cook与Lawrence B. Holder合著，两位作者均来自华盛顿州立大学电气工程与计算机科学学院。该书由Wiley-Interscience出版，版权归2007年John Wiley & Sons, Inc.所有，于新泽西州霍博肯出版，并在加拿大同步发行。本书深入探讨了图像数据挖掘领域的核心概念、理论框架及实际应用，为读者提供了全面且深入的视角，帮助理解图像数据挖掘的复杂性和多样性。图像数据挖掘是从图像或视频数据中自动提取有用信息或知识的过程，涉及计算机视觉、模式识别、机器学习及人工智能等多个交叉学科。

随着数字成像技术和网络技术的迅猛发展，各个应用领域如医学、遥感、交通监控等产生了大量的数字图像数据。如何从这些海量图像中有效提取信息和知识，成为一个具有挑战性的研究课题。早期的技术虽然能在一定程度上帮助用户筛选图像内容，但要深入挖掘图像中的潜在信息，则需要更为先进的技术手段。因此，图像挖掘作为一个新兴研究领域，应运而生。图像挖掘不仅仅是数据挖掘的一个分支，它面临着诸如高维性、结构复杂性、语义鸿沟和多样性等挑战。图像挖掘的总体过程包括数据预处理、特征提取、知识发现和结果评估等步骤。在模型选择上，监督学习、无监督学习、半监督学习和深度学习模型都在图像挖掘中发挥着重要作用。

利用GPS数据与图像数据相结合，开展时空数据挖掘。

研究探讨了基于灰度空域统计特征和灰度共生矩阵的医学乳腺X线图像特征提取方法，以及这些特征在数据挖掘中基于神经网络和关联规则挖掘算法的应用。实验结果显示，这些特征在良性与恶性肿瘤分类中均表现出超过75%的准确率，证明了提出的特征提取方法在乳腺X线图像分类中的有效性。

想用 Python 来实现一个比较实用的 K-Means 图像聚类项目吗？这个西电数据挖掘作业挺适合入门的。通过它，你能掌握如何使用K-Means算法对图像进行聚类，理解无监督学习的基本思路。你会用到Python3，并通过一些常见的库，比如PIL和matplotlib，来图像数据和展示结果。整个过程不难理解，尤其是它的四个核心步骤：初始化质心、分配数据点、更新质心和迭代优化。在做图像聚类时，这个算法可以你找出图片之间的相似性，挺有意思的。，通过这个项目，你能获得一份实用的 K-Means 实现，打好数据挖掘和图像的基础。如果你想进一步理解K-Means的工作原理，并能在项目中灵活应用，可以试试

三维图像的可视化方法，还挺有意思的。有时候你只是想让数据‘立’起来看，直接用三维坐标轴画散点图就好，像plot3那样，简单直观。要是你想加点炫酷效果，也能用伪 3D 方式，看起来立体，但其实是视觉做出来的。像MATLAB就挺好用，工具箱也丰富，做出来的图清晰又专业。尤其是做数据挖掘的时候，配合SPSS和Clementine用三维图呈现聚类结果，效果杠杠的。

随着技术的进步，数据挖掘和图像处理领域正变得越来越重要。清华第二版的模式识别和数据挖掘概念与技术中英文版，以及模式分类和特征提取的基础应用，展示了模式分析的核心方法。

图像的模式识别、特征提取这些活儿，搞前端的你觉得离得有点远，但说不定哪天一个需求就撞上了。这个资源包就挺全的，涵盖了模式识别、特征提取、数据挖掘，中英版教材都有，想学原汁原味也没问题。 数据挖掘里的经典书——数据挖掘概念与技术，英文版和中文版打包一起，还顺带给你配了些蛮实用的代码优化资料，方便对照着理解，嗯，学习效率能拉满。 像人脸图像的特征提取、直方图分割、Matlab图像这些内容也有，不少例子都能直接上手试，尤其适合搞点视觉项目或做图像分类算法实验的时候。 另外，模式分类的内容也比较系统，不管你是搞分类器，还是想做个模型评估的 demo，里面都有不少参考材料。讲BP 算法的分类器设计那部分

在图像数据挖掘中，高维图像特征数据通常会增加数据处理的复杂性。为了解决这一问题，提出了一种基于概念格的图像特征降维算法。该算法通过将图像的HSV颜色特征转换为图像形式背景，并对背景的概念格进行属性约简，以有效降低数据维度。实验结果表明，这种降维方法不仅有效，而且比传统的主成分分析方法具有显著优势。