• <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 ?

    基于非負(fù)矩陣分解的修正模糊聚類算法

    2022-11-20 13:25:24李向利范學(xué)珍逯喜燕
    關(guān)鍵詞:集上聚類維度

    李向利, 范學(xué)珍, 逯喜燕

    (桂林電子科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院, 廣西 桂林 541004)

    聚類算法主要包括層次化聚類算法、 劃分式聚類算法、 基于密度的聚類算法和基于網(wǎng)絡(luò)的聚類算法[1-2]. 基于劃分聚類算法的模糊聚類由于引入了模糊概念并擴(kuò)展了硬聚類隸屬度的取值范圍[3-5], 有更好的聚類效果與數(shù)據(jù)表達(dá)能力, 因此已成為目前聚類分析中的研究熱點(diǎn)[6-8].

    由于傳統(tǒng)的模糊C-均值[9](fuzzyC-means, FCM)算法存在對(duì)初始值敏感及收斂速度慢等缺點(diǎn), 因此已提出了許多FCM改進(jìn)算法. Hung等[10]通過對(duì)FCM算法的初始值進(jìn)行細(xì)化, 提出了一種高效聚類的psFCM算法; 文獻(xiàn)[11]提出了一種基于梯度的模糊C-均值(gradient-based fuzzyC-means, GBFCM)算法, 該算法利用梯度下降提高收斂速度和穩(wěn)定性; 針對(duì)非常大的數(shù)據(jù), Havens等[12]提出了LFCM和rseFCM算法, 通過核技巧的非線性聚類和放松收斂條件減少聚類復(fù)雜度; Krinidis 等[13]將局部空間信息和灰度信息以一種新的模糊方式相融合, 提出了模糊局部信息C-均值算法(fuzzy local informationC-means algorithm, FLICM); Zhou等[14]結(jié)合三角不等式, 提出了一種新的隸屬度模糊C-均值聚類算法(new membership fuzzyC-means clustering algorithm, MSFCM), 減少了運(yùn)算時(shí)間, 但該算法并不適用于高維度數(shù)據(jù). 上述算法在解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)的高維度數(shù)據(jù)聚類問題時(shí)會(huì)出現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算量導(dǎo)致聚類效果下降. 基于此, 本文提出一種基于非負(fù)矩陣分解(NMF)的修正模糊聚類(MFCM)算法(modified fuzzy clustering algorithm based on non-negative matrix factorization, MFCM-NMF), 該算法利用NMF進(jìn)行降維, 并通過NMF提取數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征, 保留作為模糊聚類的聚類中心, 將NMF與MFCM相結(jié)合提出了新的目標(biāo)函數(shù), 并采用交替迭代算法進(jìn)行求解, 且在迭代過程中基于三角不等式過濾出在下一次迭代中不改變其最近聚類中心的樣本, 采用新的隸屬度更新公式, 減少計(jì)算量, 提高聚類性能.

    1 預(yù)備知識(shí)

    1.1 非負(fù)矩陣分解

    目前, 常用的重構(gòu)誤差構(gòu)造主要使用歐氏距離和KL(Kullback-Leibler)散度.一般情況下, 采用基于歐氏距離的目標(biāo)函數(shù):

    (1)

    同時(shí)求解U和V時(shí), 上述兩種目標(biāo)函數(shù)下的優(yōu)化問題是非凸的, 但單獨(dú)針對(duì)U或V求解時(shí), 該問題即為凸的.采用乘性迭代規(guī)則可解決該問題并證明其收斂性, 通過固定U或V使用乘性迭代規(guī)則的方法交替更新, 其更新迭代公式為

    (2)

    (3)

    1.2 模糊C-均值聚類算法

    模糊C-均值聚類算法[9]是一種基于劃分的聚類算法, 其基本思想是使被劃分到同一簇的對(duì)象之間相似度最大, 而不同簇之間的相似度最小. 模糊C-均值將n個(gè)樣本xi(i=1,2,…,n)分到c個(gè)簇中, 每個(gè)簇的聚類中心為wi(i=1,2,…,c), 而uik∈[0,1]表示對(duì)象xk屬于i類別的權(quán)重, 即可能性.利用隸屬度將目標(biāo)函數(shù)描述為如下形式:

    (4)

    其中m為模糊加權(quán)指數(shù).迭代公式為

    (5)

    (6)

    文獻(xiàn)[14]在FCM的基礎(chǔ)上引入了聚類中的三角不等式, 并給出了新的幾何解釋, 提出了一種新的隸屬度縮放方法, 其基本思想是利用三角不等式過濾出在下一次迭代中不改變其最近聚類的樣本, 根據(jù)一個(gè)放縮方案使簇內(nèi)樣本的聯(lián)系增強(qiáng), 簇外樣本的聯(lián)系減弱, 改進(jìn)了傳統(tǒng)FCM算法計(jì)算量大、 收斂慢等缺點(diǎn).

    2 算法設(shè)計(jì)

    2.1 目標(biāo)函數(shù)

    在較小矩陣上運(yùn)行NMF算法可節(jié)省更多的時(shí)間和存儲(chǔ)空間, 但也可能破壞數(shù)據(jù)樣本間的本質(zhì)結(jié)構(gòu), 影響聚類效果. 為減少負(fù)面影響, 本文希望在NMF壓縮樣本數(shù)據(jù)的過程中進(jìn)行模糊聚類. 對(duì)于高維數(shù)據(jù), 通過NMF提取樣本的本質(zhì)特征, 保留作為MFCM的聚類中心. 將NMF分解對(duì)原始數(shù)據(jù)樣本的影響加入到FCM的目標(biāo)函數(shù)中. 最小化代價(jià)函數(shù)為

    (7)

    其中:m≥1;xk為矩陣X的第k列;uik∈[0,1]為隸屬度矩陣U第i行、 第k列對(duì)應(yīng)的元素, 表示第k個(gè)樣本屬于第i個(gè)簇的可能程度;wi為矩陣W的第i列.

    2.2 目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化求解

    目標(biāo)函數(shù)(7)中的第一項(xiàng)表示利用NMF算法處理原始數(shù)據(jù)的過程對(duì)聚類的影響程度, 第二項(xiàng)表示模糊C-均值對(duì)聚類的影響程度, 顯然目標(biāo)函數(shù)是非凸的, 求出其全局最優(yōu)解不實(shí)際.因此, 利用交替迭代法則求解非凸函數(shù)的局部最優(yōu)解, 通過迭代下列步驟解決優(yōu)化問題, 直到收斂.

    1) 若固定W和H, 通過uij最優(yōu)化J, 則uij的更新準(zhǔn)則為

    (8)

    2) 若固定W和U, 通過H最優(yōu)化J, 則H的更新準(zhǔn)則為

    (9)

    3) 若固定H和U, 通過W最優(yōu)化J, 則可將目標(biāo)函數(shù)(7)改寫為

    (10)

    令φik為約束條件wik≥0的Lagrange乘子, 則目標(biāo)函數(shù)(10)對(duì)應(yīng)的Lagrange函數(shù)為

    (11)

    對(duì)W求偏導(dǎo), 得

    (12)

    利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)條件φjkwjk=0(j=1,2,…,p,k=1,2,…,c), 可得

    (13)

    從而可得W的更新規(guī)則為

    (14)

    (15)

    (16)

    算法1MFCM-NMF算法.

    輸入: 原始非負(fù)矩陣X, 模糊系數(shù)m, 聚類個(gè)數(shù)c;

    輸出:U=U(t+1),V=V(t+1);

    步驟1) 隨機(jī)初始化U(0),W(0),H(0), 并根據(jù)式(14)計(jì)算出W(1), 令t=1;

    步驟3) 利用式(8)計(jì)算U(t);

    步驟4) 利用式(9)計(jì)算H(t);

    步驟7) 根據(jù)式(15)過濾樣本;

    步驟8) 根據(jù)式(16)更新U(t+1);

    步驟9) 根據(jù)式(16)更新H(t+1);

    步驟10) 利用式(14)計(jì)算W(t+1);

    步驟11) 若‖W(t+1)-W(t)‖≥ε, 則t=t+1, 返回步驟2), 否則停止.

    3 實(shí) 驗(yàn)

    本文不僅在數(shù)據(jù)集UCI上進(jìn)行實(shí)驗(yàn), 也在兩個(gè)圖像數(shù)據(jù)集和一個(gè)圖片數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn), 其中數(shù)據(jù)集UCI-satimage和UCI-wine來自于UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php). 本文選擇幾種經(jīng)典的FCM算法作為對(duì)比算法: 傳統(tǒng)FCM算法[9]、 LFCM算法[12]、 MSFCM算法[14]和MFCM-NMF算法, 在5個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn). 為避免初始值的影響, 每次實(shí)驗(yàn)FCM算法、 LFCM算法、 MSFCM算法和MFCM-NMF算法均采用相同的初始值, 且對(duì)比實(shí)驗(yàn)算法均取最優(yōu)的模糊參數(shù)m值. 此外, 為避免隨機(jī)性的影響, 每個(gè)實(shí)驗(yàn)均重復(fù)20次取平均值. 實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)集的信息列于表1.

    表1 數(shù)據(jù)集信息

    為評(píng)估不同聚類算法的性能, 本文使用F-measure(F*)、 標(biāo)準(zhǔn)互信息(NMI)、 調(diào)整蘭德指數(shù)(ARI)[17-18]3個(gè)外部指標(biāo)進(jìn)行聚類效果的評(píng)定, 這3個(gè)指標(biāo)都是用于衡量真實(shí)分類與算法聚類結(jié)果的一致性, 其值越大聚類效果越好.

    3.1 模糊參數(shù)的選擇

    模糊加權(quán)指數(shù)m是影響模糊聚類的重要參數(shù)[19-20]. 本文實(shí)驗(yàn)旨在說明聚類的性能波動(dòng)受模糊加權(quán)指數(shù)m的影響. 在5個(gè)數(shù)據(jù)集上對(duì)MSFCM和MFCM-NMF算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn), 結(jié)果如圖1~圖3所示. 其中: 參數(shù)m在[1.2,3.2]內(nèi)的調(diào)節(jié)間隔為0.2, 帶有相同顏色的虛線和實(shí)線是在同一數(shù)據(jù)集上分別利用MSFCM和MFCM-NMF算法獲得的.

    圖1 F*隨m的變化曲線

    圖2 ARI隨m的變化曲線

    圖3 NMI隨m的變化曲線

    由圖1~圖3可見: 1) MSFCM和MFCM-NMF算法的3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值均隨m的改變而變動(dòng), 因此, 不同數(shù)據(jù)集所需的模糊指數(shù)m需要調(diào)整; 2) 圖中的虛線為MSFCM算法得到的值, 實(shí)線為MFCM-NMF算法得到的值, 觀察可見多數(shù)情況下實(shí)線位于虛線的上方, 表明MFCM-NMF算法優(yōu)于MSFCM算法的聚類效果.

    在數(shù)據(jù)集UCI-wine上, 由圖1~圖3可見, 黃色實(shí)線和虛線基本重合且基本無波動(dòng), 即在數(shù)據(jù)集UCI-wine上, 模糊參數(shù)m對(duì)MSFCM算法和MFCM-NMF算法的影響很小, 這主要是因?yàn)閿?shù)據(jù)集UCI-wine的樣本數(shù)少且維度低, 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單; 在數(shù)據(jù)集mnist1上, 易見表示MFCM-NMF算法的綠色實(shí)線始終位于表示MSFCM算法的綠色虛線上方, 即MFCM-NMF算法在3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均優(yōu)于MSFCM算法.

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, 在結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的低維度數(shù)據(jù)集上, MFCM-NMF算法和MSFCM算法無明顯區(qū)別, 但在高維度的復(fù)雜數(shù)據(jù)集上, 無論是數(shù)據(jù)集UCI還是圖片數(shù)據(jù)集, MFCM-NMF算法均更優(yōu). 因此, 在數(shù)據(jù)集UCI-satimage上, 選擇模糊參數(shù)m=2.2; 在數(shù)據(jù)集UCI-wine上, 選擇模糊參數(shù)m=2; 在數(shù)據(jù)集mnist1上, 選擇模糊參數(shù)m=1.4; 在數(shù)據(jù)集COIL-20上, 選擇模糊參數(shù)m=1.2; 在數(shù)據(jù)集YaleB上, 選擇模糊參數(shù)m=1.8.所有結(jié)果均為20次實(shí)驗(yàn)的平均值.

    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    為直觀地觀察實(shí)驗(yàn)結(jié)果, 將最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果列于表2.由表2可見, 對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)集如UCI-wine, MFCM-NMF算法與MSFCM算法結(jié)果一致, 但在大樣本數(shù)據(jù)集中, 例如在圖片數(shù)據(jù)集COIL20中, MFCM-NMF算法在F*上相比于FCM,LFCM和MSFCM算法分別有0.217 7,0.217 7和0.202 6的提高, 在ARI上分別有0.219 3,0.219 3和0.207 6的提高, 在NMI上分別有0.251 9,0.251 9和0.171 9的提高. 在手寫數(shù)字圖片數(shù)據(jù)集mnist1的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中, MFCM-NMF算法在F*上相比于FCM,LFCM和MSFCM算法分別有0.255 3,0.255 3和0.255 2的提高, 在ARI上分別有0.188 0,0.188 0和0.187 9的提高, 在NMI上分別有0.239 2,0.239 2和0.239 2的提高. 在較大維度數(shù)據(jù)集UCI-satimage的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中, MFCM-NMF算法在F*上相比于FCM,LFCM和MSFCM算法分別有0.225 9,0.226 0和0.156 4的提高, 在ARI上分別有0.428 5,0.428 5和0.330 4的提高, 在NMI上分別有0.093 2,0.093 2和0.052 1的提高. 由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見, MFCM-NMF算法得到3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的值明顯高于其他算法, 特別是在大維度的數(shù)據(jù)集上聚類效果評(píng)價(jià)指標(biāo)有顯著提高, 表明MFCM-NMF算法在大樣本數(shù)據(jù)集上有明顯優(yōu)勢(shì), 可有效提高聚類效果.

    表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    3.3 過濾方案的效率

    圖4 N隨迭代次數(shù)t的變化曲線

    綜上所述, 針對(duì)傳統(tǒng)模糊聚類在解決復(fù)雜高維度數(shù)據(jù)集時(shí)出現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算量導(dǎo)致聚類性能下降的問題, 本文將NMF與MFCM相融合, 提出了一種基于非負(fù)矩陣分解的修正模糊聚類算法(MFCM-NMF), 并用實(shí)驗(yàn)證明了該算法的有效性. 該算法將NMF的基矩陣與模糊聚類的聚類中心相結(jié)合, 提出了新的目標(biāo)函數(shù), 采用新算法進(jìn)行交替迭代, 并采用新的隸屬度更新公式, 對(duì)高維數(shù)據(jù)減少了計(jì)算量, 提高了聚類性能.

    猜你喜歡
    集上聚類維度
    Cookie-Cutter集上的Gibbs測(cè)度
    鏈完備偏序集上廣義向量均衡問題解映射的保序性
    淺論詩中“史”識(shí)的四個(gè)維度
    中華詩詞(2019年7期)2019-11-25 01:43:00
    基于DBSACN聚類算法的XML文檔聚類
    復(fù)扇形指標(biāo)集上的分布混沌
    光的維度
    燈與照明(2016年4期)2016-06-05 09:01:45
    “五個(gè)維度”解有機(jī)化學(xué)推斷題
    基于改進(jìn)的遺傳算法的模糊聚類算法
    一種層次初始的聚類個(gè)數(shù)自適應(yīng)的聚類方法研究
    人生三維度
    吐魯番(2014年2期)2014-02-28 16:54:43
    一区在线观看完整版| 国产人伦9x9x在线观看| 男女免费视频国产| 国产欧美日韩精品亚洲av| 男女无遮挡免费网站观看| 亚洲全国av大片| 亚洲熟女精品中文字幕| 精品欧美一区二区三区在线| 黄色丝袜av网址大全| 国产成人免费无遮挡视频| 我要看黄色一级片免费的| 国产精品亚洲一级av第二区| av线在线观看网站| 国产一卡二卡三卡精品| 日韩欧美免费精品| 久久久久国内视频| 欧美日韩福利视频一区二区| 在线观看免费午夜福利视频| 成人三级做爰电影| 国产av国产精品国产| av电影中文网址| 在线观看66精品国产| 欧美+亚洲+日韩+国产| 搡老岳熟女国产| 少妇被粗大的猛进出69影院| 国产成人精品在线电影| 啪啪无遮挡十八禁网站| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 国产精品免费大片| 亚洲中文av在线| 国产不卡一卡二| 亚洲av片天天在线观看| 国产精品一区二区在线观看99| 蜜桃在线观看..| 亚洲,欧美精品.| 黄色丝袜av网址大全| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 两个人看的免费小视频| 国产精品.久久久| 在线观看人妻少妇| 久久热在线av| 色精品久久人妻99蜜桃| 黄片播放在线免费| 久久香蕉激情| 99精国产麻豆久久婷婷| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 国产一区有黄有色的免费视频| 日韩精品免费视频一区二区三区| 国产午夜精品久久久久久| 亚洲av电影在线进入| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 久久中文看片网| 国产免费现黄频在线看| 国产精品 国内视频| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| a在线观看视频网站| 后天国语完整版免费观看| 最新在线观看一区二区三区| 国产精品免费大片| 十八禁人妻一区二区| 高清毛片免费观看视频网站 | 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 一夜夜www| 久久久精品免费免费高清| 又黄又粗又硬又大视频| av网站在线播放免费| 久久亚洲真实| 欧美日本中文国产一区发布| 国产精品影院久久| 黄色视频在线播放观看不卡| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 人妻一区二区av| 极品教师在线免费播放| 久9热在线精品视频| 一本色道久久久久久精品综合| 最新美女视频免费是黄的| 在线观看免费高清a一片| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 久久久久网色| 成人国产一区最新在线观看| 成年动漫av网址| 国产一区二区三区综合在线观看| 欧美在线一区亚洲| 日本一区二区免费在线视频| 色综合欧美亚洲国产小说| 黄色怎么调成土黄色| 一区二区三区乱码不卡18| 9热在线视频观看99| 五月天丁香电影| 午夜视频精品福利| 高清视频免费观看一区二区| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 桃花免费在线播放| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 国产精品久久久久久精品古装| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 色94色欧美一区二区| 一边摸一边抽搐一进一小说 | 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 国产精品欧美亚洲77777| 我的亚洲天堂| 欧美大码av| 首页视频小说图片口味搜索| 黄色丝袜av网址大全| 欧美另类亚洲清纯唯美| 色综合欧美亚洲国产小说| 真人做人爱边吃奶动态| 日本黄色视频三级网站网址 | 嫁个100分男人电影在线观看| 99国产综合亚洲精品| 欧美成狂野欧美在线观看| 性少妇av在线| 亚洲欧洲日产国产| 成年人免费黄色播放视频| 久热这里只有精品99| 曰老女人黄片| 一级片'在线观看视频| 国产视频一区二区在线看| 久久久久国产一级毛片高清牌| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 一级黄色大片毛片| 最近最新中文字幕大全电影3 | av又黄又爽大尺度在线免费看| 久久热在线av| 国产极品粉嫩免费观看在线| 在线看a的网站| 久久久国产精品麻豆| 精品亚洲成国产av| 美国免费a级毛片| 国产区一区二久久| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 欧美黄色片欧美黄色片| 男男h啪啪无遮挡| 性高湖久久久久久久久免费观看| av一本久久久久| 亚洲一区二区三区欧美精品| 在线永久观看黄色视频| 国产视频一区二区在线看| 久久久久久人人人人人| 男女无遮挡免费网站观看| 精品国产乱码久久久久久男人| 视频区图区小说| 久久99热这里只频精品6学生| 欧美日韩av久久| 麻豆乱淫一区二区| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 91精品国产国语对白视频| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 色婷婷av一区二区三区视频| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 精品国产乱码久久久久久男人| 黄色视频,在线免费观看| 女性生殖器流出的白浆| 久久av网站| av有码第一页| 视频在线观看一区二区三区| av网站在线播放免费| 精品久久久精品久久久| 国产日韩欧美亚洲二区| 性高湖久久久久久久久免费观看| 国产极品粉嫩免费观看在线| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 一个人免费在线观看的高清视频| 国产国语露脸激情在线看| 亚洲欧洲日产国产| 美女福利国产在线| 精品久久久精品久久久| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 国产精品一区二区在线观看99| 黑丝袜美女国产一区| 国产欧美日韩一区二区精品| 高潮久久久久久久久久久不卡| 一二三四在线观看免费中文在| 国产精品影院久久| 在线观看舔阴道视频| 51午夜福利影视在线观看| 精品视频人人做人人爽| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 十八禁高潮呻吟视频| 人妻 亚洲 视频| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 深夜精品福利| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 国产野战对白在线观看| 久久国产精品影院| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 我的亚洲天堂| 婷婷丁香在线五月| 99精品在免费线老司机午夜| netflix在线观看网站| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 亚洲成人免费av在线播放| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 亚洲精华国产精华精| 亚洲国产av影院在线观看| 两个人看的免费小视频| 亚洲色图av天堂| 极品少妇高潮喷水抽搐| 日本精品一区二区三区蜜桃| 亚洲av欧美aⅴ国产| 欧美在线一区亚洲| 免费不卡黄色视频| 高潮久久久久久久久久久不卡| 精品卡一卡二卡四卡免费| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 国产99久久九九免费精品| 亚洲精品国产一区二区精华液| 亚洲精华国产精华精| 成人国语在线视频| 国产高清videossex| 精品国内亚洲2022精品成人 | 真人做人爱边吃奶动态| 午夜两性在线视频| 国产视频一区二区在线看| 99re在线观看精品视频| 99re在线观看精品视频| 91成人精品电影| 欧美精品高潮呻吟av久久| 国产精品久久久人人做人人爽| 国产一区二区激情短视频| 91国产中文字幕| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 欧美黄色淫秽网站| 久久影院123| 无限看片的www在线观看| 午夜视频精品福利| 五月开心婷婷网| av片东京热男人的天堂| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 少妇精品久久久久久久| 久久精品91无色码中文字幕| 亚洲情色 制服丝袜| 日韩欧美国产一区二区入口| 男女免费视频国产| 久久人妻av系列| 亚洲熟女毛片儿| kizo精华| 在线观看免费日韩欧美大片| 无人区码免费观看不卡 | 欧美亚洲日本最大视频资源| 欧美在线黄色| 欧美激情高清一区二区三区| 最黄视频免费看| 黄色毛片三级朝国网站| 丝袜在线中文字幕| 欧美午夜高清在线| 最近最新免费中文字幕在线| 一级毛片电影观看| 少妇 在线观看| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 亚洲黑人精品在线| 一本色道久久久久久精品综合| 午夜福利影视在线免费观看| 国产在线一区二区三区精| videosex国产| 久久这里只有精品19| 一本综合久久免费| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 国产高清videossex| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 精品熟女少妇八av免费久了| 婷婷成人精品国产| 亚洲一区二区三区欧美精品| 欧美日韩精品网址| 99国产精品一区二区蜜桃av | 免费黄频网站在线观看国产| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 国产一区二区三区视频了| 免费高清在线观看日韩| 人成视频在线观看免费观看| 国产欧美日韩精品亚洲av| 人人妻人人澡人人看| 亚洲av片天天在线观看| 一区二区日韩欧美中文字幕| 欧美精品一区二区大全| 精品国产乱子伦一区二区三区| 久久婷婷成人综合色麻豆| 亚洲精品粉嫩美女一区| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 国产野战对白在线观看| av福利片在线| 热re99久久精品国产66热6| 久久亚洲真实| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 黄色视频不卡| 啦啦啦中文免费视频观看日本| kizo精华| 制服人妻中文乱码| 少妇被粗大的猛进出69影院| 黑人猛操日本美女一级片| 亚洲美女黄片视频| av片东京热男人的天堂| 日本五十路高清| 中文字幕人妻熟女乱码| 久久久久久久大尺度免费视频| 黄片大片在线免费观看| 国产精品亚洲一级av第二区| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 岛国在线观看网站| 国产福利在线免费观看视频| 国产成人精品久久二区二区免费| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 国产一卡二卡三卡精品| 高清在线国产一区| 热99久久久久精品小说推荐| 成人影院久久| 国产精品免费一区二区三区在线 | 日本vs欧美在线观看视频| 老汉色∧v一级毛片| 18在线观看网站| 午夜激情av网站| 一夜夜www| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 日韩三级视频一区二区三区| 日日爽夜夜爽网站| 亚洲精品美女久久av网站| 久久热在线av| 日本精品一区二区三区蜜桃| 一级毛片女人18水好多| 久久久水蜜桃国产精品网| www.精华液| 成人av一区二区三区在线看| 国产欧美亚洲国产| 精品一品国产午夜福利视频| 国产三级黄色录像| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 中国美女看黄片| 正在播放国产对白刺激| 久久婷婷成人综合色麻豆| 俄罗斯特黄特色一大片| 国产麻豆69| 成年版毛片免费区| 蜜桃在线观看..| 人人妻人人澡人人看| 曰老女人黄片| 天堂动漫精品| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 性高湖久久久久久久久免费观看| 亚洲国产欧美在线一区| 成年版毛片免费区| 亚洲熟妇熟女久久| 两人在一起打扑克的视频| 9热在线视频观看99| 亚洲第一青青草原| 人人妻人人澡人人看| 久久久久网色| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 欧美成狂野欧美在线观看| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 日韩成人在线观看一区二区三区| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 久久久久久久久免费视频了| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 亚洲国产欧美一区二区综合| 黄色a级毛片大全视频| 老熟妇仑乱视频hdxx| 叶爱在线成人免费视频播放| 夫妻午夜视频| 欧美亚洲日本最大视频资源| 黄频高清免费视频| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 亚洲国产成人一精品久久久| 国产亚洲欧美在线一区二区| 久久久久视频综合| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| a级片在线免费高清观看视频| 免费观看a级毛片全部| 99久久99久久久精品蜜桃| 国产日韩欧美亚洲二区| 最近最新免费中文字幕在线| 久久 成人 亚洲| 精品人妻1区二区| 亚洲av日韩在线播放| 黄片播放在线免费| 欧美亚洲日本最大视频资源| 黄色视频,在线免费观看| 国产激情久久老熟女| 天堂俺去俺来也www色官网| 久久精品人人爽人人爽视色| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 蜜桃国产av成人99| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 中文字幕色久视频| 亚洲色图av天堂| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 国产区一区二久久| 午夜两性在线视频| 女人久久www免费人成看片| 久久久久视频综合| 日本黄色视频三级网站网址 | 叶爱在线成人免费视频播放| 亚洲avbb在线观看| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 女人久久www免费人成看片| 两人在一起打扑克的视频| av免费在线观看网站| 老司机影院毛片| 国产男女内射视频| 丰满饥渴人妻一区二区三| 五月开心婷婷网| 一级片'在线观看视频| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 亚洲中文av在线| 国产亚洲欧美精品永久| 国产精品久久久久久精品古装| 亚洲人成77777在线视频| 老司机午夜福利在线观看视频 | 高清视频免费观看一区二区| 国产色视频综合| 国精品久久久久久国模美| 99久久人妻综合| 国产免费福利视频在线观看| 最新美女视频免费是黄的| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 国产精品 欧美亚洲| 悠悠久久av| 久久人妻熟女aⅴ| 精品国产乱子伦一区二区三区| 国产精品影院久久| 国产福利在线免费观看视频| 午夜成年电影在线免费观看| 飞空精品影院首页| 亚洲人成77777在线视频| 亚洲精品国产一区二区精华液| 亚洲成人免费电影在线观看| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 中文字幕色久视频| 欧美精品亚洲一区二区| 蜜桃在线观看..| 日本wwww免费看| 欧美激情久久久久久爽电影 | 一区二区日韩欧美中文字幕| 亚洲精华国产精华精| 99精品在免费线老司机午夜| 日韩免费av在线播放| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 亚洲avbb在线观看| 免费日韩欧美在线观看| 大陆偷拍与自拍| 99精品在免费线老司机午夜| 日本欧美视频一区| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 日本黄色视频三级网站网址 | 成在线人永久免费视频| 啦啦啦在线免费观看视频4| 无遮挡黄片免费观看| bbb黄色大片| 成人av一区二区三区在线看| 青草久久国产| 久热爱精品视频在线9| 欧美在线一区亚洲| 国产精品熟女久久久久浪| 俄罗斯特黄特色一大片| 亚洲av片天天在线观看| 女人久久www免费人成看片| 亚洲精品久久午夜乱码| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 多毛熟女@视频| 美女午夜性视频免费| 自线自在国产av| 欧美成狂野欧美在线观看| 日本黄色视频三级网站网址 | bbb黄色大片| 久久久久久久大尺度免费视频| 久久精品亚洲av国产电影网| 国产亚洲av高清不卡| 母亲3免费完整高清在线观看| 757午夜福利合集在线观看| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 久久精品国产综合久久久| 久久久国产精品麻豆| 亚洲色图综合在线观看| 欧美老熟妇乱子伦牲交| √禁漫天堂资源中文www| 日韩精品免费视频一区二区三区| 中文字幕色久视频| 老熟女久久久| 久久香蕉激情| 女同久久另类99精品国产91| 亚洲九九香蕉| 午夜福利视频精品| 国产伦理片在线播放av一区| 欧美成人免费av一区二区三区 | 国产免费视频播放在线视频| 国产91精品成人一区二区三区 | 日韩制服丝袜自拍偷拍| 久久精品91无色码中文字幕| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 亚洲久久久国产精品| 高清av免费在线| 亚洲精品在线观看二区| 男女边摸边吃奶| 99国产精品一区二区三区| 十八禁网站网址无遮挡| 国产高清videossex| 丁香欧美五月| 国产一区二区在线观看av| 亚洲精品国产区一区二| 中亚洲国语对白在线视频| 一本大道久久a久久精品| www.999成人在线观看| 亚洲avbb在线观看| 99国产极品粉嫩在线观看| 国产熟女午夜一区二区三区| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 天天添夜夜摸| 欧美久久黑人一区二区| 精品人妻在线不人妻| 最新在线观看一区二区三区| 黄色 视频免费看| 久久免费观看电影| 精品久久久精品久久久| av有码第一页| 亚洲欧美日韩高清在线视频 | 亚洲精品国产一区二区精华液| www.自偷自拍.com| 日本av免费视频播放| 午夜两性在线视频| 视频在线观看一区二区三区| 成年人午夜在线观看视频| 老司机影院毛片| 看免费av毛片| 亚洲成人国产一区在线观看| √禁漫天堂资源中文www| 99re在线观看精品视频| 夜夜夜夜夜久久久久| 大型黄色视频在线免费观看| 欧美日韩成人在线一区二区| 色婷婷久久久亚洲欧美| 丝袜美腿诱惑在线| 精品少妇内射三级| 日韩三级视频一区二区三区| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 日韩欧美一区视频在线观看| 久久久国产一区二区| tube8黄色片| 老司机午夜十八禁免费视频| 另类精品久久| 久久精品91无色码中文字幕| 手机成人av网站| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 人人澡人人妻人| avwww免费| 亚洲综合色网址| 老熟妇仑乱视频hdxx| 一区二区三区精品91| 欧美日韩精品网址| 亚洲男人天堂网一区| 国产人伦9x9x在线观看| 少妇被粗大的猛进出69影院| www.精华液| 一区二区日韩欧美中文字幕| 美女扒开内裤让男人捅视频| 国产真人三级小视频在线观看| 狂野欧美激情性xxxx| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 两人在一起打扑克的视频| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 欧美精品一区二区大全| www日本在线高清视频| 国产有黄有色有爽视频| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 亚洲精品美女久久av网站| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 黄片小视频在线播放| 国产高清videossex| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 国产精品欧美亚洲77777| 两个人免费观看高清视频| 法律面前人人平等表现在哪些方面| avwww免费| 午夜久久久在线观看| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 国产激情久久老熟女| 久久久精品免费免费高清| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 大型黄色视频在线免费观看| 99久久国产精品久久久| 日韩欧美国产一区二区入口| 精品久久久久久电影网| 精品亚洲乱码少妇综合久久| av片东京热男人的天堂| h视频一区二区三区| 国产精品免费大片| 欧美精品高潮呻吟av久久| 老司机午夜福利在线观看视频 | 国产一区二区三区综合在线观看| 一级毛片女人18水好多| 亚洲精品粉嫩美女一区| 国产免费视频播放在线视频| 色94色欧美一区二区| 亚洲国产欧美网| 黄色视频,在线免费观看| netflix在线观看网站| 老司机影院毛片| 亚洲专区字幕在线| 日本a在线网址| 高清欧美精品videossex| 久久中文字幕一级| 欧美国产精品va在线观看不卡| 精品福利永久在线观看| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 午夜两性在线视频| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 精品人妻1区二区| 欧美另类亚洲清纯唯美|