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摘要
针对传统谱聚类算法难以应用于大规模高光谱图像、改进谱聚类算法对大规模高光谱图像的处理效果不佳的问题，为减少聚类数据的复杂度，降低聚类过程的计算成本从而多方面提升聚类性能，本文提出一种基于超像素锚图二重降维的高光谱聚类算法。首先，对高光谱数据进行初步主成分分析处理，并针对高光谱图像的区域特性对其进行基于超像素切割的降维。其次通过构造锚图的思想对上一步所得数据进行锚点的选取并构建有效邻接锚图实现二重降维进行谱聚类。同时为去除算法运行中人为调节参数环节，在构建锚图时采用一种去除高斯核的无核锚图构造方式实现自动构图。在Indian Pines数据集和Salinas数据集上的实验结果表明，本算法在保证可用性与低耗时的前提下可提高聚类的整体效果，验证了所提算法能提高聚类质量与性能。
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