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基于譜聚類(lèi)的子空間聚類(lèi)算法已經(jīng)顯示岀良好的效果，但是傳統(tǒng)的子空間聚類(lèi)算法需要將圖像進(jìn)行向量化處理，而這種向量化會(huì)導(dǎo)致圖像本身攜帶的二維結(jié)構(gòu)信息的丟失。為了減少這種信息的丟失，文中提出了基于分塊集成的圖像聚類(lèi)算法（ Block integration Based Image Clustering，BI-CⅠ。首先，將圖像數(shù)據(jù)分為若干矩陣塊;然后，利用核范數(shù)矩陣回歸構(gòu)造基于某矩陣塊的系數(shù)矩陣，同時(shí)提岀了一種依據(jù)矩陣塊秩信息設(shè)定各饣矩陣玦的權(quán)重方法;最后，通過(guò)毎一系數(shù)矩陣及其所對(duì)應(yīng)矩陣塊的權(quán)重，得到整體系數(shù)矩陣。在此系數(shù)矩陣上，利用譜聚類(lèi)算法得到最終的聚類(lèi)結(jié)果。在4個(gè)圖像數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，相比現(xiàn)有算法，所提算法具有更強(qiáng)的魯棒性，可以獲得更優(yōu)的聚類(lèi)效果。
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