HSIMATLAB代码-Spatially-Regularized-Ultrametrics: 空间正则化超距离方法
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简介：
HSIMATLAB代码库提供了实现空间正则化超距离方法的工具，用于数据分析和机器学习中处理复杂数据结构。该方法通过引入空间信息改进聚类质量。
该存储库包含用于使用空间正则化超测度进行高光谱图像聚类的Matlab代码。要使用我们的SRUSC实现，请引用以下论文：
此实现部分从代码改编而成。
还请引用下列文献：
Little，A.，Maggioni，M.和Murphy，JM，“基于路径的光谱聚类：保证、对异常值的鲁棒性和快速算法”，《机器学习研究杂志》，第21卷（6），页码为1-66, 2020年。
HSI数据集来源如下：
如果只需要我们的方法，请参考SRUSC/scripts文件夹中的文件。两个合成的HSI是FourSpheres和ThreeCube，两个真实的HSI是SalinasA和PaviaU。
若需要所有比较，请使用SRUSC/RunAll文件夹中提供的代码。
注意：要运行所有比较，需下载扩散学习（DL）相关代码：
Murphy, JMM and Maggioni, M., Unsupervised Clustering and Active Learning of Hyperspectral Images with Nonlinear Diffusion, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 57(3):1829-1845, 2019.
Maggioni, M. 和 Murphy, JMM，Unsupervised Nonlinear Diffusion Learning. Machine Learning.
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