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线性光谱聚类超像素：线性光谱聚类...

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简介：
线性光谱聚类超像素是一种先进的图像处理技术，通过优化线性光谱解混过程生成高质量、连贯性强的超像素区域，广泛应用于遥感影像分析与目标检测。 该程序演示了以下论文中提出的LSC超像素分割方法： Jiansheng Chen, Zhengqin Li, Bo Huang, Linear Spectral Clustering Superpixel, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 26，第7期，第3317-3330页，2017年。 Zhengqin Li, Jiansheng Chen, Superpixel Segmentation using Linear Spectral Clustering，IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)，2015年6月 该程序可免费用于非商业学术用途。未经作者同意，严禁任何商业用途。 在Matlab下使用命令编译LSC_。

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  • 线性光谱聚类超像素：线性光谱聚类...
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    线性光谱聚类超像素是一种先进的图像处理技术，通过优化线性光谱解混过程生成高质量、连贯性强的超像素区域，广泛应用于遥感影像分析与目标检测。 该程序演示了以下论文中提出的LSC超像素分割方法： Jiansheng Chen, Zhengqin Li, Bo Huang, Linear Spectral Clustering Superpixel, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 26，第7期，第3317-3330页，2017年。 Zhengqin Li, Jiansheng Chen, Superpixel Segmentation using Linear Spectral Clustering，IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)，2015年6月 该程序可免费用于非商业学术用途。未经作者同意，严禁任何商业用途。 在Matlab下使用命令编译LSC_。
     
  • 基于线性光谱聚类的超像素分割方法
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    本研究提出了一种新颖的超像素分割算法，采用线性光谱聚类技术优化图像分割，有效提升了边界准确性和计算效率。 线性光谱聚类（LSC）是一种超像素分割算法，能够生成紧凑且均匀的超像素，并具有较低的计算成本。该方法基于图像中像素之间的颜色相似性和空间接近度进行测量，采用归一化切割公式来进行超像素分割。与传统的特征基算法不同的是，我们使用核函数来近似这种相似性测度，从而将像素值和坐标映射到高维特征空间。通过合理地加权这个特征空间中的每个点，我们可以证明加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最优解。 因此，在所提出的特征空间中反复应用简单的K均值聚类可以优化归一化切割的成本函数。LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。实验结果表明，与现有的超像素分割算法相比，LSC在几种常用的评估度量上表现出相同或更好的性能。
     
  • 基于线性谱聚类的MATLAB超像素分割方法
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    本研究提出了一种基于线性谱聚类算法的MATLAB实现方案，专门用于图像处理中的超像素分割。该方法通过优化相似度图上的聚类过程，有效地提升了计算效率与分割精度，在保持细节信息的同时实现了对复杂场景的有效分割。 MATLAB下的Superpixel Segmentation using Linear Spectral Clustering实现代码可以直接使用。附赠LSC和supp两篇论文。
     
  • 基于新算法的超像素光谱聚类图像分割方法
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    本研究提出了一种创新的超像素光谱聚类图像分割技术，采用新型算法优化了聚类过程，显著提升了复杂场景下的图像分割精确度与效率。 在信息技术领域，图像处理与分析一直是热门的研究方向之一。近年来，在机器学习和人工智能的推动下，图像分割技术变得越来越精确且高效。其主要目标是将图像中的对象与其背景分离或将其划分为不同的区域，以便简化表示形式并使后续操作更加便捷。 本段落介绍了一种新的超像素光谱聚类方法用于改进传统的光谱聚类算法中对缩放参数敏感的问题。该技术结合了超像素和核模糊聚类，并利用亲和力矩阵来提高图像分割的准确性。 在探讨这一新方法前，了解以下概念至关重要： 1. 超像素：这是将具有相似属性（如颜色、亮度）的区域划分成小区块的过程，这些区块内部一致而不同区块间差异显著。相比传统的基于单个像素的方法，超像素能更好地保留图像细节同时减少计算量。 2. 光谱聚类：这是一种图论方法，通过构建一个表示数据点相似性的矩阵（即亲和力矩阵），然后将该图分为若干部分进行分类，在此过程中确保同一组内的节点具有较高的相似性而不同组的则较低。光谱聚类的核心在于找到特征值与向量来进行此类划分。 3. 核模糊聚类：这是通过核函数映射非线性数据到高维空间从而提高其可分性的模糊聚类算法变种，有助于提升分类精度。 基于上述背景知识，研究团队提出了一种新的图像分割方法（SCS），该方法有两个关键创新点： 1. 开发了新颖的核模糊相似度量方式。这种方法使用KFCM获得的划分矩阵中的隶属度分布来衡量像素间的相似性。 2. 引入超像素技术以减少亲和力矩阵计算负担，有效缓解大规模图像处理时的时间消耗问题。 实验结果显示，在不同参数设置下新方法（SCS）表现稳定，并在多种自然图像上取得了良好的聚类效果。与现有最先进算法相比，该方法不仅达到了同等精度还显著超越了大多数传统技术。 文章中提及的关键技术包括： - 核模糊相似度测量：通过核函数将低维数据映射到高维空间进行更准确的分类。 - 超像素处理：生成超像素以减少计算负担同时保留图像特征。 - 光谱聚类算法：利用亲和矩阵挖掘并表示出内在结构，实现高效的分割。 该研究论文展示了如何有效结合使用上述技术来改进光谱聚类方法。新提出的SCS不仅提升了效率而且在多种场景中展现了卓越的性能表现，为未来图像处理领域提供了新的解决方案和发展方向。
     
  • 光谱聚类的演示:spectral-clustering
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    Spectral-clustering是基于图论和矩阵计算的一种高效聚类算法。通过将数据投影到特征空间中进行簇划分，能有效处理非线性可分的数据集。 光谱聚类是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的高级聚类算法，基于图论理论构建。本段落将深入探讨其概念，并展示如何使用Python实现这一过程。 光谱聚类的基本思路是通过计算数据点之间的相似性来生成一个图形表示，然后利用该图的特征值（或称作“谱”）识别潜在的数据结构。具体步骤如下： 1. **创建邻接矩阵**：基于数据点间的距离或相似度构建二进制或多值矩阵，用于表达各点间的关系。 2. **计算拉普拉斯矩阵**：在生成了邻接矩阵之后，需要构造出相应的拉普拉斯矩阵（如归一化拉普拉斯和随机游走型）。这些矩阵反映了图的局部与全局特性，在聚类过程中至关重要。 3. **特征值分解**：对上述构建好的拉普拉斯矩阵执行特征值分解操作，获取对应的特征向量。这里的特征值代表了图形的一些属性信息；而特征向量则可以作为数据点的新表示形式。 4. **降维处理**：选取若干个最大的特征值及其相对应的特征向量来形成低维度空间中的投影，从而减少噪声和异常值的影响。 5. **聚类操作**：将经过降维后的数据应用于传统的聚类算法（如K-means），完成最终分类。这里选择的簇的数量通常与选取的最大特征数量相关联。 在Python中，`scikit-learn`库提供了`spectral_clustering()`函数来执行上述步骤。使用该函数时需要提供输入的数据集、邻接矩阵或相似度矩阵以及所选聚类算法等参数。 光谱聚类特别适用于处理非凸形状的簇和高维数据的问题，在Python中，我们可以通过利用`scikit-learn`库轻松实现这一强大方法，并将其应用到实际项目当中。
     
  • 谱聚类与聚类算法
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    《谱聚类与聚类算法》一书深入探讨了数据挖掘和机器学习中的关键技术——谱聚类方法及其在不同领域的应用。书中不仅介绍了经典的K均值、层次聚类等传统方法，还详细解析了基于图论的谱聚类原理及其实现技巧，为读者提供了全面而深入的理解框架。 谱聚类（Spectral Clustering）是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法，其核心思想是通过分析数据间的相似性来划分数据集。该方法利用图论中的谱理论，通过对构建的数据图进行特征分解揭示隐藏类别信息，特别适用于处理非凸形状簇和高维数据。 在聚类问题中，我们通常没有预先设定的类别信息，而是希望找到一种方式将数据点组织成若干紧密相连的群体，每个群体内部相似度较高而不同群体间差异较大。谱聚类的优势在于能够有效处理复杂的相似性关系，并且不需要事先确定最优簇的数量。 **基本步骤如下：** 1. **构建相似性矩阵**：计算数据点之间的相似度，常用方法包括欧氏距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数等。这些相似度值被转换为邻接矩阵，其中元素表示两个数据点间的关联程度。 2. **构造拉普拉斯矩阵**：将邻接矩阵转化为拉普拉斯矩阵（Laplacian Matrix），该步骤有助于捕捉数据点之间的相对位置和连接强度。常用的是归一化拉普拉斯矩阵（Normalized Laplacian Matrix）或拉普拉斯正规化矩阵，这些方法能更好地保持数据的局部结构。 3. **特征分解**：对构造好的拉普拉斯矩阵进行特征值分解，并选取最小k个非零特征向量形成谱矩阵。 4. **降维与聚类**：利用上述特征向量作为低维空间中的投影，通常采用K-means、层次聚类等方法在此k维空间中划分数据。 5. **结果评估**：通过轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数或Davies-Bouldin指数来评价聚类效果，并根据需要调整参数或者重复上述步骤以优化结果。 谱聚类的一大优点在于它不需要假设数据分布在球形簇中，因此对于非凸形状的簇有更好的适应性。不过，该方法也存在计算复杂度较高、对大规模数据集处理效率较低等局限性，并且选择合适的k值可能会影响最终效果。 在实际应用中，谱聚类已被广泛应用于图像分割、社交网络分析和生物信息学等领域。通过掌握这一算法可以更好地理解和处理各种复杂的数据集，从而发现隐藏的结构与模式。
     
  • Python中的Spectral Clustering: 光谱聚类实现
    优质
    本文章深入讲解如何在Python中使用光谱聚类算法进行数据聚类，通过实例展示其原理和实践应用。 光谱聚类的Python实现已在sklearn的两个圆数据集上进行了测试。使用方法为：sudo chmod u+x run.sh ./run.sh 。结果显示，左侧是频谱聚类的结果，右侧是普通Kmeans的结果。
     
  • 图的像素分割与聚类算法基础——以谱聚类为例
    优质
    本文章介绍了基于图论的像素分割和聚类方法，重点探讨了谱聚类技术在图像处理中的应用原理及其优势。 谱聚类应用举例包括图的像素分割。
     
  • 谱聚类方法
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    谱聚类是一种基于图论的机器学习算法，通过将数据集视作无向图，利用拉普拉斯矩阵进行特征分解以简化数据空间结构，并在新维度中寻找紧密连接的数据点簇。 目前存在多种聚类算法，本程序采用谱聚类算法进行数据划分。
     
  • matlab光谱分类_programe.rar_高光谱_高光谱分类_高光谱显示
    优质
    本资源包提供MATLAB程序用于处理高光谱图像数据，包括分类和可视化功能。适用于研究与应用领域中对高光谱数据分析的需求。 使用MATLAB进行高光谱数据显示（显示分类后图像）。