融合Nystrm方法的谱聚类算法（NSDcut）的图像分割

2012Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunyatseniComputer Science被引 0

摘要

为了克服谱聚类算法SDcut在计算相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量时,比较耗时的缺点,提出了融合Nystrm方法的SDcut算法NSDcut,并应用于图像分割.该算法采用Nystrm方法构建相似度矩阵和计算相似度矩阵的特征向量,并用这些特征向量通过矩阵运算降低了SDcut算法中的相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的阶,从而降低SDcut算法的时间复杂度.实验结果表明：NSDcut算法提高了SDcut算法的运行速度,同时也具有SDcut算法的聚类性能.

引用本文（GB/T 7714）

邹小林, 冯国灿. 融合Nystrm方法的谱聚类算法（NSDcut）的图像分割[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2012.

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