基于多层二部图的高光谱模糊聚类算法
Fuzzy clustering based on hierarchical bipartite graph for large scale hyperspectral image
广东工业大学 信息工程学院, 广州 510006
摘要
针对传统模糊聚类算法对初始聚类中心非常敏感以及对高光谱图像处理效果不佳的问题，为减少聚类数据的复杂度、降低聚类过程的计算成本以提升聚类性能，提出了一种基于多层二部图的高光谱模糊聚类算法。首先使用SuperPCA预处理方法对超像素分割得到的每个同质区域进行PCA来学习HSI数据不同区域的固有低维特征，从而获得高光谱数据的低维表示；其次，构造一个多层二部图矩阵来描述数据点和锚点之间的关系，降低了计算复杂度；最后，在模糊聚类中加入基于多层二部图的非负正则项来约束模糊隶属度矩阵的解空间。在Indian Pines和Pavia University数据集上进行的实验表明，所提算法能提高聚类效果与性能。
基金项目
广东省重点领域研发计划资助项目(2018B010115001)
广东省自然科学基金资助项目(2021A1515011141)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.07.0407
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1246-1249,1274
文章编号: 1001-3695(2023)04-046-1246-04
发布历史
[2022-10-27] 优先出版
[2023-04-05] 印刷出版
引用本文
刘怡俊, 龙锦涛, 杨晓君. 基于多层二部图的高光谱模糊聚类算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (4): 1246-1249,1274. (Liu Yijun, Long Jintao, Yang Xiaojun. Fuzzy clustering based on hierarchical bipartite graph for large scale hyperspectral image [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (4): 1246-1249,1274. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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