抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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スペクトルクラスタ化に基づく部分空間クラスタリングアルゴリズムは,良好な結果を示すが,従来の部分空間クラスタリングアルゴリズムは,画像ベクトル化処理を必要とし,一方,このベクトル化は,画像自体の二次元構造情報の損失をもたらす。この情報の損失を減らすために,ブロック集合に基づく画像クラスタリングアルゴリズム(BlockIntegrationBasedImageClustering,BI-CI)を提案した。最初に,画像データをいくつかのマトリックスブロックに分割した。次に,ある行列ブロックに基づく係数行列を,カーネルノルム行列回帰によって構築して,次に,マトリックスブロックのランク情報に基づく各々のマトリックスブロックの加重方法を提唱した。最後に,各係数行列と対応する行列ブロックの重みにより,全体係数行列を得た。この係数行列上で、スペクトルクラスタリングアルゴリズムを利用して最終的なクラスタリング結果を得た。4つの画像データセットに関する実験結果は,既存のアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムがより良いロバスト性を持ち,より良いクラスタリング効果を得ることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】