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摘要:
针对原始谱聚类算法初始化敏感的缺点,提出了一种基于联合模型的初始化独立谱聚类算法并将其用于图像分割.通过引入联合模型可以充分利用待聚类数据所包含的空间邻近信息和特征相似性信息,得到更精确的聚类结果;通过引入K-调和平均算法克服了原始谱聚类算法对初始化的敏感性,从而得到更稳定的聚类性能.最后,通过对纹理图像和合成孔径雷达图像分割验证了新算法的有效性.
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文献信息
篇名 联合模型初始化独立谱聚类算法
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 谱聚类算法 联合模型 K-调和平均算法 合成孔径雷达图像分割
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 768-772,808
页数 6页 分类号 TP75
字数 2972字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2400.2007.05.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 焦李成 西安电子科技大学智能信息处理研究所 514 14586 52.0 103.0
2 马秀丽 西安电子科技大学智能信息处理研究所 2 25 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
谱聚类算法
联合模型
K-调和平均算法
合成孔径雷达图像分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
chi
出版文献量(篇)
4652
总下载数(次)
5
总被引数(次)
38780
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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