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大规模数据集的多层聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大多谱聚类算法由于计算复杂度高而不适于大规模数据的问题,提出了一种能处理大规模数据集的多层算法。该算法把海量数据根据一定的相关性逐级分组成小数据集,再对分组后的小数据集用谱聚类算法进行聚类,最后利用权核K均值聚类逐级微调,完成全部数据的聚类。通过对UCI数据库中的数据集和图像分割的仿真实验,结果表明该算法的聚类效果很好。 相似文献
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RX算法和核RX算法能很好地分离目标和背景,是较为广泛使用的异常检测算法,但是高光谱图像数据量大且存在冗余信息和噪声,直接进行RX及核RX异常探测运算量大且容易受噪声影响.针对此问题,提出一种基于最小噪声分离变换的高光谱图像异常检测方法,首先采用残差分析法估计噪声协方差矩阵以改进最小噪声分离变换,然后利用改进后的最小噪声分离变换来有效地降低高光谱图像数据的维数并分离出噪声,最后对低维降噪后的数据进行RX及核RX异常检测,避免了随机噪声对RX及核RX异常检测结果的影响并提高了异常检测率.对真实的AVIRIS数据测试表明,该算法优于传统的相应的RX、核RX异常检测算法. 相似文献
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针对高光谱混合象元分解中顶点成分分析要求每一端元在图像中至少存在一个纯象元的不足,以及非负矩阵分解易受初值影响产生局部最小的问题,提出了一种高光谱遥感图像混合象元分解的新方法。该方法用顶点成分分析求得的端元和最小二乘法求得的丰度作为平滑约束非负矩阵分解方法迭代的初始值来实现混合象元分解。通过对模拟高光谱数据和真实遥感影像的仿真研究,结果表明新方法分解混合象元精度略优于顶点成分分析方法,但明显好于约束的非负矩阵分解方法。 相似文献
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