【摘 要】
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随着Internet技术的出现和通信技术的迅猛发展,人类积累的数据无论从规模上还是维数上都大大增加了,使得一些传统经典的聚类算法的效果急剧下降。为此,本文研究了投影寻踪线
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随着Internet技术的出现和通信技术的迅猛发展,人类积累的数据无论从规模上还是维数上都大大增加了,使得一些传统经典的聚类算法的效果急剧下降。为此,本文研究了投影寻踪线性数据降维方法,将免疫克隆算法用于投影寻踪聚类,对纹理图像、SAR图像进行了分割,取得的主要成果如下:(1)提出了基于免疫克隆的投影寻踪聚类算法,利用免疫克隆算法优化投影寻踪的投影指标,得到最优投影方向以及最优子空间,在最优子空间上获得了较好的聚类结果;(2)提出基于LDA投影指标的免疫克隆投影寻踪聚类算法,在投影寻踪聚类模型中,使用线性判别分析中的类间散度与类内散度的关系作为投影指标,并利用免疫克隆算法对这些指标进行优化,得到最优子空间。同时,对基于LDA投影指标投影寻踪聚类模型与K-means聚类算法进行自适应迭代优化结果,获得了较优的聚类结果;(3)根据拉普拉斯图建立有标签数据和无标签数据的关系,提出了基于半监督的投影寻踪聚类算法,并对纹理图像、SAR图像进行分割,实验结果表明,图像的分割精度有所提高;此外,将迁移学习引入基于LDA投影指标的免疫克隆投影寻踪聚类算法,对高光谱遥感图像波段迁移后进行图像分割。结果表明,图像分割精度有所提高。
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