面向高光谱图像的空谱核半监督图聚类算法研究

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面向高光谱图像的空谱核半监督图聚类算法研究

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面向高光谱图像的空谱核半监督图聚类算法研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-14页
1.1 研究背景及意义	第8-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 论文的主要工作	第12-14页
2 高光谱图像聚类	第14-28页
2.1 聚类算法简介	第14-15页
2.2 经典聚类算法	第15-19页
2.2.1 K-means算法	第16-17页
2.2.2 FCM算法	第17-19页
2.3 核聚类算法	第19-23页
2.3.1 支持向量数据描述算法	第20-22页
2.3.2 模糊核聚类算法	第22-23页
2.4 谱聚类算法	第23-25页
2.4.1 NJW算法	第23-24页
2.4.2 SM算法	第24-25页
2.5 评估方法	第25-27页
2.5.1 混淆矩阵（Error Matrix）	第25-26页
2.5.3 使用者精度（User Accuracy）	第26页
2.5.4 总体精度（Overall Accuracy）	第26-27页
2.5.5 Kappa系数（Kappa Coefficient）	第27页
2.6 本章小结	第27-28页
3 面向高光谱影像的半监督复合核图聚类算法	第28-39页
3.1 半监督聚类	第28-29页
3.2 谱图聚类	第29-31页
3.3 基于复合核的聚类算法	第31-33页
3.3.1 核函数的选取及改造	第31-32页
3.3.2 复合核构造	第32-33页
3.4 SSGCK算法步骤	第33-34页
3.5 仿真实验分析	第34-38页
3.5.1 数据集	第34-35页
3.5.2 实验设置	第35-36页
3.5.3 实验对比	第36-38页
3.6 本章小结	第38-39页
4 空谱核半监督图聚类算法介绍	第39-48页
4.1 空间信息简介	第39-41页
4.2 空谱核半监督图聚类算法	第41-44页
4.2.1 样本空间近邻性判断	第41-43页
4.2.2 S4GC算法	第43-44页
4.3 仿真实验分析	第44-47页
4.4 本章小结	第47-48页
5 总结与展望	第48-50页
5.1 研究结论	第48页
5.2 下一步研究工作	第48-50页
致谢	第50-51页
参考文献	第51-54页
附录	第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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