使用二阶非负矩阵分解进行高光谱图像的分层聚类

Sep, 2013

使用二阶非负矩阵分解进行高光谱图像的分层聚类

Hierarchical Clustering of Hyperspectral Images using Rank-Two Nonnegative Matrix Factorization

Nicolas Gillis, Da Kuang, Haesun Park

TL;DR本文介绍了一种针对高分辨率高光谱图像的层次聚类算法，该算法采用新型的二阶非负矩阵分解，能够高效、稳定地将像素划分为多个簇，并可用于提取纯点。实验结果表明，与k-means、球形k-means和标准NMF等标准聚类技术相比，该方法的性能更好。

Abstract

In this paper, we use two simple tools, namely, convex geometry and rank-two nonnegative matrix factorizations, to design a hierarchical clustering algorithm for high-resolution →