(1)利用主成分分析后选取主成分利用k-means算法进行聚类
(2)提取图像的灰度直方图,利用直方图作为特征向量聚类。(有些类似层次聚类,通过小区间合并依次聚类)
(3)像素聚类,使用滑窗方式求取局部均值,利用相关均值矩阵进行聚类。
(4)谱聚类:首先计算n个图像数据的相似性矩阵,矩阵中每个元素表示两个元素之间的相似度。通过相似度矩阵构建谱矩阵(具体通过拉普拉斯矩阵实现),对普矩阵进行特征分解得到特征向量降维后进行聚类。本质上是将原始空间中的数据转换成更容易聚类的新特征向量。
(1)利用主成分分析后选取主成分利用k-means算法进行聚类
(2)提取图像的灰度直方图,利用直方图作为特征向量聚类。(有些类似层次聚类,通过小区间合并依次聚类)
(3)像素聚类,使用滑窗方式求取局部均值,利用相关均值矩阵进行聚类。
(4)谱聚类:首先计算n个图像数据的相似性矩阵,矩阵中每个元素表示两个元素之间的相似度。通过相似度矩阵构建谱矩阵(具体通过拉普拉斯矩阵实现),对普矩阵进行特征分解得到特征向量降维后进行聚类。本质上是将原始空间中的数据转换成更容易聚类的新特征向量。
本文标题:图像聚类
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