半监督复合核图聚类在高光谱图像中的应用

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针对图的半监督聚类算法(Semi-Supervised Graph-Based Clustering,SSGC)中出现的对先验信息利用不充分、不足以应对数据异构、计算耗时大等问题,本文提出一种基于半监督复合核的图聚类算法,并应用于高光谱图像。该算法首先通过引入半监督学习方法对径向基函数(Radial Basis Function,RBF)进行了改进,以充分利用少量的标记样本和无标记样本;其次将RBF核与光谱角核进行融合,构造复合核权重矩阵。在权重矩阵的构造过程中,K-近邻方法的引入也简化了计算过程。在In
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