一种改进的Nystrom谱聚类图像分割算法

基于图论的图像谱分割是近年来研究热点。本文针对在高分辨率图像的分割中,相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的构造数据量大,比较耗时的缺点,提出用基于方差增量的Nystrom方法有效减少矩阵规模,并且采用基于余弦相似度构造权值矩阵,避免了传统的利用高斯公式需人工选择尺度参数。最后,通过在Berkeley图像库上的图像分割实验表明了本算法的可行性和有效性。

基于Peer pressure算法的社区发现方法

社区有助于揭示复杂网络结构和个体间的关系。研究人员从不同视角提出很多社区发现方法,用来识别团内紧密、团间稀疏的网络结构。该文将Peer pressure算法应用于社区发现的研究当中,介绍了Peer pressure算法的步骤和社区发现的过程,最后进行了聚类模型的演示。