一种基于引力模型的图像聚类方法及系统

本发明提供了一种基于引力模型的图像聚类方法及系统，其中方法包括获取待聚类的图像数据集D中每个样本的自适应邻居集合，结合数据集D的分布特征对数据集D去噪；利用引力模型将数据集D中具有相同初始簇标签的样本进行合并，形成初始簇集合；以当前初始簇集合中的所有收敛点为样本，构建新的数据集Dc；利用引力模型将数据集Dc中具有相同局部微簇标签的样本进行合并，形成局部微簇集合；对局部微簇集合中的所有局部微簇进行迭代合并，得到最终簇集合，并将其作为图像数据聚类结果进行输出。解决了现有技术中存在的一些聚类算法在聚类过程中容易受到噪声干扰，聚类结果不准确，以及在形状复杂且密度差异较大的数据集上聚类性能较差的问题。