• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于子簇融合和線性判別分析的密度峰值聚類算法*

    2022-01-18 03:09:24劉小康張延遲
    傳感器與微系統(tǒng) 2021年12期
    關(guān)鍵詞:高維降維集上

    劉小康, 張 菁 , 張延遲

    (1.上海工程技術(shù)大學(xué) 電子電氣工程學(xué)院,上海201620; 2.上海電機(jī)學(xué)院 電氣學(xué)院,上海 200240)

    0 引 言

    聚類屬于無監(jiān)督分類,根據(jù)樣本點(diǎn)的相似度將對(duì)象劃分成簇。最經(jīng)典聚類方法K-means[1]應(yīng)用最為廣泛。但是,基于K-means的聚類結(jié)果對(duì)初始選擇的聚類中心非常敏感,而且無法區(qū)分噪聲點(diǎn)和距離。Ester M等人[2]提出基于密度的聚類算法——BSCAN聚類算法,能夠有效處理噪聲點(diǎn)。但是DBSCAN算法往往距離度量為歐氏距離,對(duì)于高維數(shù)據(jù)集會(huì)帶來維度災(zāi)難。

    Rodriguez A等人[3]提出密度峰值聚類(dcnsity peak clustering,DPC)算法,該算法簡(jiǎn)單高效,可快速找到高密度峰值點(diǎn);但算法在處理不同密度或高維數(shù)據(jù)集時(shí)聚類結(jié)果較差,并且算法容錯(cuò)能力差。因此提出一些相關(guān)的改進(jìn)算法。何洋等人[4]提出一種融合K近鄰的改進(jìn)的DPC算法,算法引入K近鄰和關(guān)聯(lián)系數(shù),有效解決了數(shù)據(jù)密度不均衡的問題。文獻(xiàn)[5]認(rèn)為將剩余樣本點(diǎn)按局部密度降序分配給與其最近鄰密度較高的簇容易引起簇標(biāo)錯(cuò)誤傳播,提出一種基于加權(quán)局部密度序列和最近鄰分配的DPC方法,引入加權(quán)局部密度序列和兩階段分配策略提高聚類效率。文獻(xiàn)[6]提出一種基于非負(fù)矩陣分解和改進(jìn)的DPC的社區(qū)檢測(cè)算法,克服了算法在高維數(shù)據(jù)集上聚類不佳的缺陷。文獻(xiàn)[7]提出一種基于支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)的子簇融合(sub-cluster fusion,SCF)策略,將SVM和DPC算法結(jié)合,通過計(jì)算每個(gè)聚類結(jié)果之間的反饋值,根據(jù)反饋值進(jìn)行子簇融合。文獻(xiàn)[8]認(rèn)為DPC中沒有考慮數(shù)據(jù)原始特征,提出考慮數(shù)據(jù)的原始拓?fù)涮卣鞯腄PC算法,顯著提高了聚類效果。然而上述模型仍然存在以下缺點(diǎn):算法中通常采用歐氏距離來計(jì)算樣本點(diǎn)之間的距離,容易忽略樣本之間的相關(guān)性。在子簇融合時(shí)容錯(cuò)性差,并且在高維數(shù)據(jù)集上不能產(chǎn)生有效的聚類結(jié)果。

    本文提出一種基于SCF和線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)的DPC算法。重新定義了局部密度ρi計(jì)算函數(shù)。提出利用Pearson相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值的倒數(shù)作為權(quán)值的加權(quán)歐氏距離來度量樣本點(diǎn)間的距離。將SCF算法與DPC算法結(jié)合,提高算法容錯(cuò)性。引入LDA算法,對(duì)高維數(shù)據(jù)降維,提高算法在高維數(shù)據(jù)集上聚類精度和有效性。

    1 DPC算法

    DPC算法核心是[9]計(jì)算樣本點(diǎn)局部密度和到鄰近最大密度的距離,以距離最近較大密度點(diǎn)的距離作為聚類中心,并根據(jù)密度對(duì)其余點(diǎn)劃分融合。主要步驟為:對(duì)于樣本點(diǎn)xi∈X,X={x1,x2,…,xn},定義點(diǎn)xi的局部密度ρi為

    (1)

    式中dij為樣本點(diǎn)xi與xj的距離,dc為截止距離。

    樣本點(diǎn)xi到高密度點(diǎn)的最近鄰距離δi定義為

    (2)

    局部或全局密度高樣本點(diǎn)不存在高密度鄰近,與最近的較大密度點(diǎn)的距離定義為

    (3)

    以γi作為選擇聚類中心的指標(biāo),γi計(jì)算公式為

    γi=ρiδi

    (4)

    2 SCF-LDA-DPC算法

    2.1 加權(quán)歐氏距離

    針對(duì)DPC算法并未考慮數(shù)據(jù)局部結(jié)構(gòu)特征和樣本相關(guān)性問題,引入基于Pearson相關(guān)系數(shù)的加權(quán)高斯核密度估計(jì)函數(shù)計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)局部密度。

    定義1基于高斯核密度估計(jì)函數(shù),樣本點(diǎn)的局部密度公式定義為

    ρi=∑exp(-dij/dc)2

    (5)

    式中dij為樣本點(diǎn)xi與xj的距離。

    定義2Pearson相關(guān)系數(shù)是度量屬性之間相關(guān)性的常用標(biāo)準(zhǔn),其公式為

    (6)

    式中 當(dāng)Pearson相關(guān)系數(shù)rxy=±1時(shí),樣本x和y相關(guān);當(dāng)rxy=0時(shí),樣本x和y無關(guān)。

    定義3引入Pearson相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值的倒數(shù)作為權(quán)重重新定義加權(quán)歐氏距離函數(shù)為

    (7)

    式中xi,xj為樣本數(shù)據(jù)的特征值。

    定義4由于樣本之間的距離由加權(quán)歐氏距離函數(shù)計(jì)算,因此基于Pearson相關(guān)系數(shù)的樣本局部密度計(jì)算公式為

    (8)

    2.2 子簇合并策略(SCF算法)

    傳統(tǒng)DPC算法根據(jù)γi最大值確定聚類中心,有容錯(cuò)性差的缺陷。因此,提出一種SCF算法。算法核心思想:當(dāng)簇A和B的簇密度相似且邊界距離較小才可以融合。充分考慮數(shù)據(jù)加權(quán)內(nèi)平均距離、簇間密度差和簇間距離。

    定義5數(shù)據(jù)內(nèi)平均距離αi

    (9)

    式中 數(shù)據(jù)集為n維;k(i)為數(shù)據(jù)點(diǎn)i的k鄰域集合。

    定義6簇間距離AB

    AB=min(d(ri,rj))

    (10)

    式中d(ri,rj)為數(shù)據(jù)集A和B內(nèi)的點(diǎn)距離。

    定義7簇間密度差CD

    (11)

    dSCF(A,B)可表示為

    dSCF(A,B)=AB·CD2

    (12)

    實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),當(dāng)dSCF(A,B)大于簇間相似性閾值(所有數(shù)據(jù)的0.2×mean(dSCF))時(shí),子簇間差異性較大,不能融合。因此,設(shè)定簇間閾值為0.2×mean(dSCF)。

    算法1SCF算法

    輸入:數(shù)據(jù)集及聚類中心

    輸出:聚類結(jié)果

    step1 按式(9)計(jì)算數(shù)據(jù)加權(quán)內(nèi)平均距離αi

    step2 按式(10)計(jì)算簇間距離AB

    step3 按式(11)計(jì)算簇間密度差CD

    step4 按式(12)計(jì)算dSCF(A,B)

    step5 判斷dSCF(A,B)是否小于閾值,若小于,進(jìn)行子簇融合

    step6 輸出聚類結(jié)果

    2.3 LDA算法

    為解決DPC算法對(duì)高維數(shù)據(jù)集處理困難的問題,首先采用降維方法對(duì)高維數(shù)據(jù)降維。線性判別式分析(LDA)應(yīng)用于數(shù)據(jù)降維中[10],通過線性函數(shù)來處理數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維。

    算法2LDA算法

    輸入:數(shù)據(jù)集X={x1,x2,…,xn}

    輸出:低維數(shù)據(jù)集Y={y1,y2,…,yn}

    step1 計(jì)算每個(gè)類的均值向量ui,得到原始數(shù)據(jù)集樣本空間類內(nèi)離散度矩陣

    step2 計(jì)算類內(nèi)總離散度矩陣

    step3 計(jì)算類間離散矩陣

    step4 計(jì)算LDA準(zhǔn)則函數(shù)的最優(yōu)值

    step5 計(jì)算降維后的數(shù)據(jù)集Y=wTX

    2.4 SCF-LDA-DPC算法

    首先調(diào)用算法2對(duì)數(shù)據(jù)集X降維處理得到數(shù)據(jù)集Y;按照式(8)計(jì)算ρi,按照式(2)和式(3)計(jì)算δi,并由式(4)計(jì)算γi并繪制出決策圖并選擇聚類中心;然后把剩余數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到對(duì)應(yīng)簇中,并刪除噪聲數(shù)據(jù)。最后調(diào)用SCF算法。

    算法3SCF-LDA-DPC算法

    輸入:數(shù)據(jù)集X={x1,x2,…,xn}

    輸出:聚類結(jié)果

    step1 若X是高維數(shù)據(jù)集,執(zhí)行step2,否則執(zhí)行step3

    step2 調(diào)用算法2 對(duì)數(shù)據(jù)集X進(jìn)行降維,得到降維數(shù)據(jù)集Y

    step3 根據(jù)式(7)計(jì)算距離矩陣dij

    step4 根據(jù)式(8)計(jì)算ρi,根據(jù)式(2)和式(3)計(jì)算δi

    step5 由式(4)計(jì)算γi,繪制決策圖并選擇聚類中心

    step6 將其他數(shù)據(jù)分配給聚類中心

    step7 刪除噪聲數(shù)據(jù)

    step8 調(diào)用算法1進(jìn)行子簇融合

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    在不同維度數(shù)據(jù)集驗(yàn)證SCF-LDA-DPC算法的聚類性能。利用MATLAB 2017a編程,實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Win8,RAM8G,Intel?CoreTMi5-3200U 2.20 GHz。

    3.1 低維數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)

    測(cè)試SCF-LDA-DPC算法在9個(gè)低維數(shù)據(jù)集(如表1)的可行性和有效性,并與DPC算法、K-means算法、FKNN-DPC算法和DBSCAN算法比較,評(píng) 價(jià) 指 標(biāo)為AMI、ARI、FMI 指數(shù)[11],對(duì)照算法參數(shù)設(shè)置如文獻(xiàn)[12]。結(jié)果為15次實(shí)驗(yàn)均值。表2為5種算法在數(shù)據(jù)集中性能指標(biāo)值。圖1為SCF-LDA-DPC算法在部分?jǐn)?shù)據(jù)集上聚類結(jié)果。

    表1 9個(gè)數(shù)據(jù)集參數(shù)

    表2 5種算法在不同數(shù)據(jù)集上的性能

    圖1 SCF-LDA-DPC算法聚類結(jié)果

    從表2中可知,SCF-LDA-DPC算法在多組數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)于另外4種聚類算法。尤其是在數(shù)據(jù)集Seeds,Jain和R15中,只有采用加權(quán)歐氏距離的SCF-LDA-DPC算法AMI、ARI和FMI的值都為1,能夠正確找到聚類中心。在數(shù)據(jù)集Waveform上SCF-LDA-DPC算法具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì),能快速準(zhǔn)確尋找到聚類中心,聚類精度和效果明顯高于另外4種算法。從圖1中可知,在數(shù)據(jù)集Spiral和Flam上5種算法均有很好效果,因此,對(duì)簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)集Spiral和Flam,參數(shù)設(shè)置對(duì)聚類結(jié)果影響較小。綜合分析,SCF-LDA-DPC算法優(yōu)于其他4種算法,在所有二維數(shù)據(jù)集上都有較好的效能和準(zhǔn)確性。

    3.2 高維數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)

    實(shí)驗(yàn)選取6個(gè)高維基因表達(dá)數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)參數(shù)見文獻(xiàn)[13])驗(yàn)證SCF-LDA-DPC算法聚類性能。并與HMM算法[13]、HKAP-LLE算法[14]、IG-SGA算法[15]和APCES算法[15]比較聚類結(jié)果。采用5倍交叉驗(yàn)證法。選用3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)[15](R、S和AC)對(duì)聚類檢驗(yàn)。對(duì)照算法參數(shù)如文獻(xiàn)[15]。表3為5種算法在數(shù)據(jù)集Colon、Leukemia和Prostate上結(jié)果比較。

    表3 5種算法在3個(gè)高維數(shù)據(jù)集上R和S值比較

    R和S的值越接近1,說明聚類精度越高;反之,聚類精度越低。從表3中可知,在數(shù)據(jù)集Colon上SCF-LDA-DPC算法指標(biāo)R和S值均為1,大于另外4種算法的值,表明算法在該數(shù)據(jù)集上聚類性能優(yōu)于其他4種算法。對(duì)于數(shù)據(jù)集Leukemia,SCF-LDA-DPC的R值最大,雖然指標(biāo)S值略小于最優(yōu)值,但兩者相差不大,表明算法綜合性能優(yōu)越。在數(shù)據(jù)集Prostate上,SCF-LDA-DPC算法和IG-SGA算法R和S指標(biāo)值均為1,遠(yuǎn)大于其余3種算法值。

    表4為5種算法在數(shù)據(jù)集SRBCT,Leukemia1和9-Tumor上AC值的比較。從表4中可知,傳統(tǒng)算法K-means、C-NMF和S-NMF在數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)較差。較新的HKAP-LLE算法AC值較高,說明該算法聚類精度高于3種傳統(tǒng)算法。而SCF-LDA-DPC算法和HKAP-LLE算法相比,在3個(gè)數(shù)據(jù)集上的聚類精度分別提升3.60 %,15.63 %和5.60 %,表明該算法性能更加優(yōu)越。綜合分析可知,SCF-LDA-DPC算法效果最佳,具有在高維基因表達(dá)數(shù)據(jù)集上聚類結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確性。

    表4 5種算法在3個(gè)高維數(shù)據(jù)集上AC值比較

    4 結(jié) 論

    本文對(duì)DPC算法改進(jìn),提出SCF-LDA-DPC算法。引入Pearson相關(guān)系數(shù)作為權(quán)重,基于加權(quán)歐氏距離的核密度估計(jì)函數(shù)計(jì)算樣本間的局部密度,既考慮了連續(xù)數(shù)據(jù)集的局部結(jié)構(gòu)特征,又考慮了樣本間的相關(guān)性。提出SCF,可以有效避免DPC算法容錯(cuò)性差的問題,最后利用LDA算法對(duì)高維數(shù)據(jù)降維,更有效地解決高維數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳的問題,提高了算法在高維數(shù)據(jù)集上的魯棒性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:SCF-LDA-DPC算法在不同維度以及不同形狀的數(shù)據(jù)集上都可以準(zhǔn)確找到聚類中心,較其他算法相比能夠獲得更準(zhǔn)確的聚類中心和更高的聚類精度。

    猜你喜歡
    高維降維集上
    混動(dòng)成為降維打擊的實(shí)力 東風(fēng)風(fēng)神皓極
    車主之友(2022年4期)2022-08-27 00:57:12
    Cookie-Cutter集上的Gibbs測(cè)度
    降維打擊
    海峽姐妹(2019年12期)2020-01-14 03:24:40
    鏈完備偏序集上廣義向量均衡問題解映射的保序性
    一種改進(jìn)的GP-CLIQUE自適應(yīng)高維子空間聚類算法
    復(fù)扇形指標(biāo)集上的分布混沌
    基于加權(quán)自學(xué)習(xí)散列的高維數(shù)據(jù)最近鄰查詢算法
    一般非齊次非線性擴(kuò)散方程的等價(jià)變換和高維不變子空間
    高維Kramers系統(tǒng)離出點(diǎn)的分布問題
    拋物化Navier-Stokes方程的降維仿真模型
    青草久久国产| 热99re8久久精品国产| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 麻豆乱淫一区二区| 国产激情久久老熟女| 中文字幕人妻丝袜制服| 国产成人系列免费观看| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 黄色片一级片一级黄色片| 宅男免费午夜| 国产成人欧美| 丁香六月欧美| 女人精品久久久久毛片| 久久精品亚洲av国产电影网| 精品乱码久久久久久99久播| 成人国产一区最新在线观看| 老司机亚洲免费影院| 久久影院123| 国产成人免费观看mmmm| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 女人精品久久久久毛片| √禁漫天堂资源中文www| av电影中文网址| 一二三四在线观看免费中文在| 老司机靠b影院| 国产精品久久久久久精品古装| 午夜激情av网站| 91字幕亚洲| 丰满饥渴人妻一区二区三| 在线 av 中文字幕| 亚洲avbb在线观看| 国产一区二区激情短视频 | 亚洲天堂av无毛| 免费高清在线观看视频在线观看| 久久99一区二区三区| 国产在线免费精品| 深夜精品福利| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 少妇 在线观看| 国产成+人综合+亚洲专区| 两个人看的免费小视频| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 国产一区二区三区av在线| 国产三级黄色录像| 男女床上黄色一级片免费看| 精品视频人人做人人爽| 韩国精品一区二区三区| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 女性被躁到高潮视频| 9191精品国产免费久久| 丝袜美足系列| 久久 成人 亚洲| 免费av中文字幕在线| 久久久久视频综合| 99热国产这里只有精品6| 欧美精品一区二区大全| 久久久国产精品麻豆| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 国产成人免费观看mmmm| 欧美日韩福利视频一区二区| 免费观看人在逋| 免费在线观看完整版高清| 亚洲欧美色中文字幕在线| 男人舔女人的私密视频| 久久久精品区二区三区| av电影中文网址| 黄色毛片三级朝国网站| 丰满迷人的少妇在线观看| 久久久国产一区二区| 精品国产一区二区久久| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 黑丝袜美女国产一区| 精品人妻在线不人妻| 波多野结衣av一区二区av| 另类精品久久| 不卡av一区二区三区| 久久久久久久精品精品| 亚洲国产中文字幕在线视频| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 男人操女人黄网站| 满18在线观看网站| 午夜福利免费观看在线| 无遮挡黄片免费观看| 日韩中文字幕欧美一区二区| 老司机影院成人| 国产成人免费无遮挡视频| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 亚洲av男天堂| 99精品久久久久人妻精品| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 丰满饥渴人妻一区二区三| 日韩大片免费观看网站| av网站免费在线观看视频| 国产精品自产拍在线观看55亚洲 | 精品第一国产精品| 久久综合国产亚洲精品| 成人影院久久| 正在播放国产对白刺激| 在线av久久热| 欧美另类一区| 亚洲色图综合在线观看| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| av天堂在线播放| 日本wwww免费看| 啪啪无遮挡十八禁网站| 一级片免费观看大全| 国产成人精品无人区| 国产成人精品无人区| 亚洲一码二码三码区别大吗| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 国产免费现黄频在线看| 亚洲人成77777在线视频| 90打野战视频偷拍视频| 亚洲av电影在线进入| 在线精品无人区一区二区三| 99国产精品免费福利视频| 亚洲精品一二三| 亚洲国产日韩一区二区| 在线精品无人区一区二区三| 国产一区二区三区综合在线观看| 国产在线免费精品| 大陆偷拍与自拍| av有码第一页| 在线看a的网站| 中国美女看黄片| 女警被强在线播放| 两人在一起打扑克的视频| 性少妇av在线| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 亚洲综合色网址| 一级毛片电影观看| 91老司机精品| 久久久精品94久久精品| 久久热在线av| 啦啦啦在线免费观看视频4| 亚洲情色 制服丝袜| 国产一区二区在线观看av| 亚洲五月婷婷丁香| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 午夜免费成人在线视频| 老熟女久久久| 无遮挡黄片免费观看| 国产又色又爽无遮挡免| a级片在线免费高清观看视频| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 十分钟在线观看高清视频www| 黑人操中国人逼视频| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 久久亚洲精品不卡| 成人免费观看视频高清| 国产伦人伦偷精品视频| 十八禁人妻一区二区| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 在线观看免费高清a一片| 国产高清视频在线播放一区 | 女人精品久久久久毛片| 国产1区2区3区精品| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 丁香六月天网| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 欧美午夜高清在线| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 久久中文字幕一级| 国产一区二区三区av在线| 极品人妻少妇av视频| 青春草亚洲视频在线观看| 精品卡一卡二卡四卡免费| 欧美日韩av久久| 成年av动漫网址| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 亚洲,欧美精品.| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 无限看片的www在线观看| 国产亚洲一区二区精品| 久久久精品区二区三区| 国产深夜福利视频在线观看| 人妻 亚洲 视频| 亚洲国产精品999| 女性生殖器流出的白浆| 亚洲精品自拍成人| 一本色道久久久久久精品综合| www.熟女人妻精品国产| 午夜福利影视在线免费观看| 一区二区三区激情视频| 波多野结衣av一区二区av| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 国产色视频综合| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 亚洲国产av新网站| 久久久精品94久久精品| 91九色精品人成在线观看| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 天堂俺去俺来也www色官网| 国产xxxxx性猛交| 国产精品一区二区在线观看99| 亚洲av欧美aⅴ国产| 两人在一起打扑克的视频| 成年女人毛片免费观看观看9 | 不卡av一区二区三区| 97人妻天天添夜夜摸| 久久久国产欧美日韩av| 久久av网站| 最新的欧美精品一区二区| 桃花免费在线播放| 精品少妇久久久久久888优播| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产1区2区3区精品| 久久人人爽人人片av| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 国产淫语在线视频| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 亚洲av国产av综合av卡| 色婷婷av一区二区三区视频| 多毛熟女@视频| 亚洲av成人一区二区三| 美女福利国产在线| 成年人午夜在线观看视频| 丝瓜视频免费看黄片| 深夜精品福利| 18在线观看网站| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 咕卡用的链子| 久久人人97超碰香蕉20202| 宅男免费午夜| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 日韩中文字幕视频在线看片| 亚洲av片天天在线观看| 麻豆乱淫一区二区| 一区福利在线观看| 欧美xxⅹ黑人| 国产亚洲欧美精品永久| 一本大道久久a久久精品| 国产高清视频在线播放一区 | a级片在线免费高清观看视频| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 久久九九热精品免费| 国产高清videossex| 97精品久久久久久久久久精品| 一个人免费看片子| 香蕉丝袜av| 欧美精品一区二区免费开放| 国产97色在线日韩免费| 美女福利国产在线| 韩国高清视频一区二区三区| 青春草视频在线免费观看| 叶爱在线成人免费视频播放| tocl精华| 国产激情久久老熟女| 黄色怎么调成土黄色| 性色av一级| 99国产极品粉嫩在线观看| 国产一区二区激情短视频 | 建设人人有责人人尽责人人享有的| 成年动漫av网址| 精品福利永久在线观看| 在线av久久热| 91九色精品人成在线观看| av线在线观看网站| 在线天堂中文资源库| 久久九九热精品免费| 大片电影免费在线观看免费| 亚洲avbb在线观看| 中文字幕av电影在线播放| 国产日韩欧美视频二区| 欧美在线黄色| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 亚洲精品粉嫩美女一区| 美女大奶头黄色视频| 各种免费的搞黄视频| 一级毛片女人18水好多| 手机成人av网站| 久久久久久久国产电影| 欧美97在线视频| 大陆偷拍与自拍| 国产av又大| 久久ye,这里只有精品| 老司机深夜福利视频在线观看 | 最近中文字幕2019免费版| 欧美精品一区二区免费开放| 人妻久久中文字幕网| 一区二区三区四区激情视频| 日韩 亚洲 欧美在线| 91字幕亚洲| 久久中文看片网| 狠狠狠狠99中文字幕| 满18在线观看网站| 欧美黄色淫秽网站| 真人做人爱边吃奶动态| 婷婷色av中文字幕| 久久久精品免费免费高清| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 一区二区av电影网| 亚洲欧美日韩高清在线视频 | 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 老熟妇仑乱视频hdxx| 日韩欧美一区二区三区在线观看 | 国产国语露脸激情在线看| 9色porny在线观看| 亚洲一区中文字幕在线| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 国产伦理片在线播放av一区| 91av网站免费观看| 人妻久久中文字幕网| 老司机影院成人| 国产一区有黄有色的免费视频| 国产淫语在线视频| 一个人免费看片子| 日韩三级视频一区二区三区| a在线观看视频网站| 美女扒开内裤让男人捅视频| 国产精品熟女久久久久浪| 男人舔女人的私密视频| 国产精品国产av在线观看| 久久中文字幕一级| 视频区图区小说| 亚洲情色 制服丝袜| 国产日韩欧美视频二区| 欧美午夜高清在线| 母亲3免费完整高清在线观看| 夜夜夜夜夜久久久久| 啦啦啦在线免费观看视频4| 成人av一区二区三区在线看 | 在线av久久热| 9191精品国产免费久久| 蜜桃国产av成人99| 国产91精品成人一区二区三区 | 国产精品.久久久| 这个男人来自地球电影免费观看| 欧美另类一区| 黄色视频在线播放观看不卡| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 国产有黄有色有爽视频| 成人国语在线视频| netflix在线观看网站| 999久久久国产精品视频| 欧美激情极品国产一区二区三区| 国产一区二区三区av在线| 91大片在线观看| 99热全是精品| 久久中文看片网| 国产欧美日韩一区二区精品| 窝窝影院91人妻| 超碰97精品在线观看| 国产一卡二卡三卡精品| 亚洲五月婷婷丁香| 久久影院123| 亚洲精品成人av观看孕妇| 日韩视频在线欧美| 大型av网站在线播放| 成年女人毛片免费观看观看9 | 亚洲三区欧美一区| 亚洲精品一二三| 成人手机av| 我的亚洲天堂| 久久久久久久大尺度免费视频| 日韩三级视频一区二区三区| 中文字幕人妻熟女乱码| 热re99久久国产66热| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 成年女人毛片免费观看观看9 | 国产野战对白在线观看| 黑丝袜美女国产一区| 免费不卡黄色视频| 欧美精品啪啪一区二区三区 | 精品国产乱码久久久久久男人| 精品久久蜜臀av无| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 51午夜福利影视在线观看| 亚洲国产欧美在线一区| 九色亚洲精品在线播放| 1024香蕉在线观看| 国产黄频视频在线观看| 色视频在线一区二区三区| 久久久久久久大尺度免费视频| 国产亚洲欧美在线一区二区| 亚洲国产av影院在线观看| 人妻人人澡人人爽人人| 欧美精品高潮呻吟av久久| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 国产深夜福利视频在线观看| 精品国产乱码久久久久久男人| 国产成人免费观看mmmm| 欧美激情久久久久久爽电影 | 国产成人免费观看mmmm| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 久久女婷五月综合色啪小说| 爱豆传媒免费全集在线观看| 欧美日韩av久久| 人妻一区二区av| 99香蕉大伊视频| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 久久精品亚洲av国产电影网| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 操出白浆在线播放| 国精品久久久久久国模美| videos熟女内射| 亚洲黑人精品在线| 国产一区二区 视频在线| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 色94色欧美一区二区| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 老熟妇乱子伦视频在线观看 | 亚洲精品自拍成人| 一级毛片女人18水好多| 国产精品影院久久| 亚洲av日韩在线播放| 中文字幕最新亚洲高清| 欧美 日韩 精品 国产| 午夜福利在线免费观看网站| 精品欧美一区二区三区在线| 一二三四在线观看免费中文在| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 日韩大片免费观看网站| 热re99久久精品国产66热6| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 久久久精品94久久精品| 男女午夜视频在线观看| 男女边摸边吃奶| 中文字幕人妻熟女乱码| 午夜福利影视在线免费观看| 久久天堂一区二区三区四区| 一区二区av电影网| 欧美日韩精品网址| 黄色视频不卡| 国产男人的电影天堂91| 美女国产高潮福利片在线看| 少妇被粗大的猛进出69影院| 最黄视频免费看| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 国产在视频线精品| 考比视频在线观看| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 国产老妇伦熟女老妇高清| 男女床上黄色一级片免费看| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 国产视频一区二区在线看| www.av在线官网国产| 欧美中文综合在线视频| 免费在线观看影片大全网站| 欧美老熟妇乱子伦牲交| av福利片在线| 丝袜美足系列| 欧美日韩亚洲高清精品| 久久99一区二区三区| 丰满迷人的少妇在线观看| 国产野战对白在线观看| 老司机影院毛片| 一区二区av电影网| 日韩中文字幕欧美一区二区| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 久久国产精品人妻蜜桃| 日本91视频免费播放| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 欧美性长视频在线观看| 五月开心婷婷网| 精品一区在线观看国产| av在线app专区| 成人黄色视频免费在线看| 国产视频一区二区在线看| 国产精品av久久久久免费| 日本av手机在线免费观看| 成年动漫av网址| 日韩制服骚丝袜av| 动漫黄色视频在线观看| 亚洲七黄色美女视频| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 丁香六月欧美| 亚洲伊人色综图| 成年人黄色毛片网站| 男人爽女人下面视频在线观看| 视频区欧美日本亚洲| 伦理电影免费视频| 免费黄频网站在线观看国产| 亚洲天堂av无毛| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡 | 热99re8久久精品国产| 亚洲中文字幕日韩| 永久免费av网站大全| 99久久99久久久精品蜜桃| 99国产精品免费福利视频| 国产成人啪精品午夜网站| 国产野战对白在线观看| av福利片在线| 韩国高清视频一区二区三区| 永久免费av网站大全| 午夜91福利影院| 啦啦啦 在线观看视频| 久久ye,这里只有精品| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 99久久国产精品久久久| 激情视频va一区二区三区| 美女大奶头黄色视频| 亚洲专区字幕在线| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 精品卡一卡二卡四卡免费| www.999成人在线观看| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| videos熟女内射| 一区二区av电影网| 成人av一区二区三区在线看 | 手机成人av网站| 男女下面插进去视频免费观看| 在线观看舔阴道视频| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 欧美精品av麻豆av| 搡老岳熟女国产| 99久久精品国产亚洲精品| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 青草久久国产| 黄色视频在线播放观看不卡| 性色av乱码一区二区三区2| 99国产精品99久久久久| www.999成人在线观看| 精品一区在线观看国产| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 中文欧美无线码| 一级a爱视频在线免费观看| 久久99一区二区三区| 搡老熟女国产l中国老女人| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 91老司机精品| 国产伦理片在线播放av一区| av一本久久久久| 久久亚洲精品不卡| 老司机午夜福利在线观看视频 | 午夜日韩欧美国产| www.999成人在线观看| 欧美大码av| 午夜福利乱码中文字幕| 精品久久蜜臀av无| 国产亚洲精品第一综合不卡| 日本一区二区免费在线视频| 悠悠久久av| 国产av又大| 999久久久精品免费观看国产| 又大又爽又粗| 亚洲专区国产一区二区| 老鸭窝网址在线观看| 老司机亚洲免费影院| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 久久精品国产综合久久久| videosex国产| 久久国产亚洲av麻豆专区| 亚洲国产日韩一区二区| 色视频在线一区二区三区| 人妻一区二区av| 我的亚洲天堂| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 午夜免费鲁丝| 国产欧美亚洲国产| 天堂8中文在线网| 黄片小视频在线播放| 91精品伊人久久大香线蕉| 亚洲久久久国产精品| 黄色怎么调成土黄色| 亚洲久久久国产精品| 我的亚洲天堂| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 午夜免费鲁丝| 国产在线视频一区二区| 亚洲精品av麻豆狂野| 亚洲中文av在线| 亚洲中文日韩欧美视频| 国产精品一区二区在线观看99| 亚洲国产欧美网| 叶爱在线成人免费视频播放| 亚洲精品国产av成人精品| 久久99一区二区三区| 色婷婷久久久亚洲欧美| 天天操日日干夜夜撸| 老熟妇乱子伦视频在线观看 | 在线av久久热| 在线观看一区二区三区激情| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区 | 一边摸一边抽搐一进一出视频| 男女下面插进去视频免费观看| 国产精品99久久99久久久不卡| 麻豆av在线久日| 国产精品国产三级国产专区5o| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 欧美精品一区二区免费开放| 飞空精品影院首页| 免费在线观看黄色视频的| 中文字幕制服av| 极品人妻少妇av视频| tube8黄色片| www.精华液| 久久中文看片网| 一区二区三区四区激情视频| 90打野战视频偷拍视频| 午夜福利影视在线免费观看| 久久精品国产亚洲av高清一级| 老熟妇乱子伦视频在线观看 | 国产精品 欧美亚洲| 1024香蕉在线观看| 高潮久久久久久久久久久不卡| 国产三级黄色录像| 欧美乱码精品一区二区三区| 亚洲av日韩在线播放| 国产精品1区2区在线观看. | 日日夜夜操网爽| 亚洲人成77777在线视频| 无限看片的www在线观看|