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第1章 绪论1

1.1 研究背景及意义1

1.2 聚类分析的研究现状2

1.2.1 聚类分析的定义2

1.2.2 聚类算法概况2

1.2.3 传统聚类算法中存在的问题3

1.3 谱聚类算法的研究现状及发展4

1.4 集成学习的研究现状及发展5

1.4.1 集成学习系统的组成6

1.4.2 多样性个体的构造7

1.4.3 合并策略7

1.4.4 选择性集成8

1.5 图像分割简介8

1.5.1 图像像素特征提取9

1.5.2 基于聚类分析的图像分割10

1.6 本书的主要工作和结构安排11

本章参考文献11

第2章 谱聚类与聚类集成基础20

2.1 引言20

2.2 谱聚类理论基础20

2.2.1 图的基本概念21

2.2.2 图的拉普拉斯矩阵及其性质22

2.2.3 谱聚类算法的实现23

2.2.4 图划分准则24

2.3 聚类集成28

2.3.1 聚类集成的基本概念28

2.3.2 聚类成员的产生30

2.3.3 共识函数的设计30

2.4 选择性聚类集成31

本章参考文献32

第3章 基于空间一致性约束谱聚类的图像分割37

3.1 引言37

3.2 基于Nystr？m逼近的谱聚类算法37

3.3 谱聚类算法与权核k均值的等价性39

3.3.1 核k均值算法39

3.3.2 权核k均值算法40

3.3.3 权核k均值算法与谱聚类40

3.4 基于空间一致性约束的谱聚类算法41

3.5 实验结果及分析43

3.5.1 合成纹理分割实验43

3.5.2 SAR图像分割实验46

3.6 结论49

本章参考文献49

第4章 基于成分数据聚类的谱聚类集成算法51

4.1 引言51

4.2 差异性谱聚类个体生成52

4.3 基于成分数据聚类的共识函数53

4.4 实验结果及分析55

4.4.1 UCI数据集的划分55

4.4.2 图像分割58

4.5 结论62

本章参考文献62

第5章 前向选择性谱聚类集成66

5.1 引言66

5.2 前向选择性集成67

5.2.1 谱聚类个体的差异性度量67

5.2.2 聚类选择策略69

5.3 实验结果及分析69

5.3.1 UCI数据集的划分69

5.3.2 合成纹理分割实验72

5.3.3 SAR图像分割实验77

5.4 结论78

本章参考文献79

第6章 基于Bagging的选择性谱聚类集成81

6.1 引言81

6.2 基于Bagging的选择性集成81

6.3 实验结果及分析83

6.3.1 UCI数据集划分实验83

6.3.2 合成纹理分割实验88

6.3.3 SAR图像分割实验89

6.4 结论93

本章参考文献93

第7章 基于重采样和PBIL算法的自适应选择性谱聚类集成95

7.1 引言95

7.2 PBIL算法95

7.3 基于重采样和PBIL算法的自适应选择性集成95

7.4 实验结果及分析97

7.4.1 结果分析98

7.4.2 收敛性分析102

7.5 结论110

本章参考文献110

作者发表的与本书相关的文献112