图论分割算法之一“Nystrom Ncut”matlab源

资 源 简 介

图论分割算法之一“Nystrom Ncut”matlab源

详 情 说 明

Nystrom Ncut是一种结合了图论分割与谱聚类的图像分割方法，它通过Nystrom近似技术来降低计算复杂度，特别适用于处理大规模数据。该算法基于归一化割（Normalized Cut, Ncut）的思想，旨在将图像分割成若干区域，使得分割后的区域内相似度高而区域间相似度低。

Nystrom Ncut的核心思路是通过采样部分数据点来近似整个图的拉普拉斯矩阵，从而避免直接计算高维矩阵的特征分解，显著提升了计算效率。该方法首先随机选择一部分样本点，构建一个较小的核矩阵，然后利用Nystrom扩展技术近似完整的核矩阵。最终，通过对近似矩阵进行特征分解，得到分割所需的特征向量。

在Matlab实现中，通常包含以下几个关键步骤：数据采样、核矩阵构建、Nystrom扩展、特征分解以及最终的聚类操作。这种方法的优势在于能够处理大规模数据集，同时保持较高的分割精度。Nystrom Ncut广泛应用于图像分割、数据聚类等领域，尤其适合需要高效处理高维数据的场景。