Ncut_谱聚类代码____matlab实现

资 源 简 介

Ncut_谱聚类代码____matlab实现

详 情 说 明

谱聚类作为一种基于图论的聚类方法，在图像分割领域展现出独特优势。Ncut（Normalized Cut）是其中最具代表性的算法之一，其核心思想是将图像转化为带权无向图进行分割。

算法实现的关键环节首先在于构建权值矩阵。对于彩色图像分割，该矩阵需要综合考虑像素间的颜色相似性和空间位置关系。常见做法是采用高斯核函数计算像素对的相似度，其中包含颜色分量差异和坐标距离两个维度。

在Matlab实现中，主要分为三个处理阶段：首先是特征提取阶段，需要将图像像素转换为包含颜色和空间坐标的特征向量；其次是相似度矩阵构造阶段，通过定义合适的相似度度量函数生成稀疏矩阵；最后是谱分解阶段，对拉普拉斯矩阵进行特征分解，利用前k个特征向量进行传统聚类。

Ncut算法的优势在于能够发现图像中非凸分布的聚类区域，这使其特别适合处理具有复杂纹理和颜色分布的图像。相比直接对像素聚类，通过谱变换将原始数据映射到特征空间后，数据点间的可分性通常会显著提高。实际应用时需注意调节相似度计算中的σ参数，这对最终分割效果有重要影响。