Dominant-set聚类算法

资 源 简 介

Dominant-set聚类算法

详 情 说 明

Dominant-set聚类算法是一种基于图论的聚类方法，特别适用于图像分割和检索任务。它将数据点表示为图中的顶点，通过顶点之间的相似性构建相似性矩阵，从而将聚类问题转化为图划分问题。

该算法的核心思想是寻找图中的"主导集"（Dominant Set）。主导集可以理解为图中一个紧密连接的子图，其内部相似度很高，而与外部节点的连接相对较弱。算法通过迭代方式计算每个节点的权重，最终将高权重的节点划分为同一个聚类。

与传统的谱聚类方法相比，Dominant-set算法具有几个显著特点：1)不需要预先指定聚类数量；2)能够自然地处理非对称相似性矩阵；3)通过权重分配可以识别出核心节点。这使得它在处理复杂图像数据时表现出色，特别是当图像区域边界不清晰或存在重叠时。

在图像分割应用中，Dominant-set算法将图像像素或超像素作为节点，根据颜色、纹理等特征计算相似性。算法能够自动确定分割区域的数量，并有效地保留图像的语义边界。