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1.
密度敏感的谱聚类   总被引:2,自引:2,他引:9       下载免费PDF全文
王玲  薄列峰  焦李成 《电子学报》2007,35(8):1577-1581
 谱聚类是近来出现的一种性能极具竞争力的聚类方法,它的成功很大程度依赖于相似性度量的选择.本文通过分析这一性质并结合数据聚类特性,提出一种数据依赖的相似性度量——密度敏感的相似性度量.该相似性度量可以有效描述数据的实际聚类分布.将其引入谱聚类得到密度敏感的谱聚类算法.与原有的谱聚类算法相比,新算法不仅能够处理多尺度聚类问题,而且对参数选择相对不敏感.算法有效性分析以及实验验证了所提算法的有效性和可行性.  相似文献
2.
基于分水岭-谱聚类的SAR图像分割   总被引:2,自引:2,他引:5  
由于谱聚类是基于图论的、以相似性为基础的聚类方法,需要计算图像中每对像素点之间的相似性.当图像很大时,计算相似性矩阵和求解相应的特征值、特征向量是很困难和耗时的.为此,针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,提出了一个两阶段的图像分割方法,首先采用分水岭算法对图像进行过分割,然后再用改进的谱聚类算法进行聚类.新方法不仅可以减少噪声对分割结果的影响,很好地保持图像边缘,而且对时间要求较高的应用也具有一定的参考价值.为了验证新方法的有效性,将其用于SAR图像分割,取得了较优的分割结果.  相似文献
3.
基于双向预测的高光谱图像无损压缩   总被引:1,自引:1,他引:1  
提出了一种基于双向预测的高光谱图像无损压缩算法。该算法首先采用自适应波段选择算法选出信息量较大的波段,然后利用聚类算法对这些波段的谱向矢量进行分类预处理。为了便于组织谱间预测过程,根据相邻波段相关性大小进行自适应波段分组,采用双向预测的方法去除谱间相关性。通过在参考波段和预测波段中定义三维上下文预测结构,在聚类结果的基础上,对各个像素分别训练最优的预测系数,从而实现当前波段的有效预测。对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可获得较好的无损压缩性能。  相似文献
4.
刘荣胜  彭敏放  肖祥慧 《电子学报》2017,(10):2491-2497
为了提高基于油中溶解气体分析技术(DGA)的变压器故障诊断准确率,本文提出了一种基于谱聚类集成的变压器在线故障诊断(TOFD-SCE)方法.以加权二次抽样算法抽取样本、构建基础谱聚类的样本集,以基础谱聚类学习问题的局部知识;平衡多样性与正确性选择集成成员;集成多个成员谱聚类的结果来提高变压器故障诊断的准确率.传统变压器故障诊断方法基于历史数据建立模型,缺乏在线学习的能力;TOFD-SCE利用历史与在线新增两种DGA数据来训练、修正模型,提高了其故障诊断的准确率.对SSP300000/500型变压器的故障诊断实验结果表明:TOFD-SCE的准确率优于IEC三比值法、BP神经网络法及支持向量机法,验证了其有效性.  相似文献
5.
基于图上的随机游走过程,提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)图像图谱分割方法。首先根据SAR图像的统计性质,构造了适合于SAR图像的相似度度量函数;然后在正交谱分解和矩阵逼近理论的基础上,建立了SAR图像图谱分割方法中分类数目的确定准则。最后实现了基于谱聚类的SAR图像分割,并通过实验证明了所提方法的有效性和应用潜力。  相似文献
6.
高光谱海量数据的有效压缩成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题.该文提出了一种基于聚类的高光谱图像无损压缩算法.针对高光谱图像不同频谱波段间相关性不同的特点,根据相邻波段相关性大小进行波段分组.由于高光谱图像波段数量较多,采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,以获取信息量较大的部分波段,利用k均值算法对降维后的波段谱矢量进行聚类.采用多波段预测的方案对各组中的波段进行预测,对于各个分类中的每个像素,分别选取与其空间相邻的已编码的部分同类点进行训练,从而获得当前像素的谱间最优预测系数.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该算法可显著降低压缩后的平均比特率.  相似文献
7.
8.
钱鹏江  王士同  邓赵红  徐华 《电子学报》2010,38(9):2035-2041
 GRC (Graph-based Relaxed Clustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球(Center-Constrained Minimal Enclosing Ball,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题.仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性.  相似文献
9.
In this paper, we propose a new algorithm for partitioning human posture represented by 3D point clouds sampled from the surface of human body. The algorithm is formed as a constrained extension of the recently developed segmentation method, spectral clustering (SC). Two folds of merits are offered by the algorithm: (1) as a nonlinear method, it is able to deal with the situation that data (point cloud) are sampled from a manifold (the surface of human body) rather than the embedded entire 3D space; (2) by using constraints, it facilitates the integration of multiple similarities for human posture partitioning, and it also helps to reduce the limitations of spectral clustering. We show that the constrained spectral clustering (CSC) still can be solved by generalized eigen-decomposition. Experimental results confirm the effectiveness of the proposed algorithm.  相似文献
10.
邓晓政  焦李成  卢山 《电子学报》2011,39(12):2905-2909
 本文提出了一种新颖的基于非负矩阵分解的谱聚类集成SAR图像分割框架.首先,个体分割结果的产生采用基于Nystrom逼近的谱聚类方法,使用不同的尺度参数,得到具有差异性的个体分割结果;其次,使用非负矩阵分解的方法来合并这些个体分割结果,使用非负矩阵分解方法的优点在于其合乎人类大脑感知的直观体验,并具有明确的物理含义;最后,根据合并得到的像素点隶属度关系得到SAR图像分割结果.为了验证本文方法的有效性,对3幅纹理图像和4幅SAR图像进行分割实验,并对比K-means方法、基于Nystrom逼近的谱聚类方法、Meta-clustering方法,本文的方法无论是定性还是定量分析都是较好的,并具有一定的实用性.  相似文献
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