使用 AntClust 聚类图像：一种基于蚂蚁化学识别系统的聚类算法
Cluster images with AntClust: a clustering algorithm based on the chemical recognition system of ants
AI总结：
本文实现并应用基于蚂蚁化学识别机制的 AntClust 聚类汽车图像，定义图像相似性函数，并与 DBSCAN、HDBSCAN、OPTICS 比较性能，同时提供可灵活重定义规则集的 GitLab 实现。
摘要：
我们实现了 AntClust，这是一种基于蚂蚁化学识别系统的聚类算法，并用它对汽车图像进行聚类。我们将简要回顾原论文[1]所提出算法的主要工作原理。此外，我们将描述如何为图像定义相似性函数，以及如何使用该实现对来自车辆再识别数据集的汽车图像进行聚类。随后，我们将 AntClust 的聚类性能与 DBSCAN、HDBSCAN 和 OPTICS 进行测试比较。最后，AntClust 的核心部分之一——规则集，可在我们的实现中轻松重新定义，从而为其他仿生算法以自动化过程寻找规则提供途径。该实现可在 GitLab[9]上获取。
英文摘要：
We implement AntClust, a clustering algorithm based on the chemical recognition system of ants and use it to cluster images of cars. We will give a short recap summary of the main working principles of the algorithm as devised by the original paper [1]. Further, we will describe how to define a similarity function for images and how the implementation is used to cluster images of cars from the vehicle re-identification data set. We then test the clustering performance of AntClust against DBSCAN, HDBSCAN and OPTICS. Finally one of the core parts in AntClust, the rule set can be easily redefined with our implementation, enabling a way for other bio-inspired algorithms to find rules in an automated process. The implementation can be found on GitLab [9].
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
