典型文献
基于多层二部图的高光谱快速谱聚类算法
文献摘要：
大规模高光谱图像聚类算法广泛应用于遥感领域,主要包括K均值(K-means)聚类、谱聚类算法等.然而谱聚类算法仍然有局限性,由于其计算复杂性高所以不适用于大规模问题.基于锚图的谱聚类算法在一定程度上能够减少计算的成本,然而在处理大规模高光谱图像数据时,锚点需要足够密集,否则无法获得合理的精度,这使得该聚类算法的计算成本急剧增加.为了克服这些问题,提出了一种新的基于多层二部图的高光谱快速谱聚类算法.该算法首先使用二叉树选点方式选取锚点,然后选择多层锚点构建多层锚点图,接着构造一个多层二部图,最后对该图进行谱分析.实验证明了提出算法的高效性.
文献关键词：
图像处理;高光谱图像;多层图;二叉树;二部图;谱聚类
中图分类号：
作者姓名：
李思远;郑致远;杜晓颜;刘彤;杨晓君
作者机构：
广东工业大学信息工程学院,广东广州510006;中国人民解放军火箭军工程大学,陕西西安710025;中国人民解放军96962部队,北京102206
文献出处：
引用格式：
[1]李思远;郑致远;杜晓颜;刘彤;杨晓君-.基于多层二部图的高光谱快速谱聚类算法)[J].激光与光电子学进展,2022(12):121-127
A类：
快速谱聚类
B类：
二部图,谱聚类算法,高光谱图像,图像聚类,means,计算复杂性,大规模问题,锚图,少计,图像数据,锚点,否则,得该,计算成本,二叉树,选点,后选择,一个多,多层图
AB值：
0.23577
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