基于相似度矩阵的谱聚类集成图像分割
基于谱聚类的图像分割
本科生毕业设计 姓名：学号： 学院：计算机科学与技术学院 专业：计算机科学与技术 设计题目：基于谱聚类的图像分割 专题：图像分割的设计与实现 指导教师：职称：副教授
大学毕业设计任务书 学院计算机专业年级学生姓名 任务下达日期： 毕业设计日期： 毕业设计题目： 毕业设计专题题目 毕业设计主要内容和要求： 院长签章：指导教师签字：
中国矿业大学毕业设计指导教师评阅书 指导教师评语（①基础理论及基本技能的掌握；②独立解决实际问题的能力；③研究内容的理论依据和技术方法；④取得的主要成果及创新点；⑤工作态度及工作量；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）： 成绩：指导教师签字： 年月日
中国矿业大学毕业设计评阅教师评阅书 评阅教师评语（①选题的意义；②基础理论及基本技能的掌握；③综合运用所学知识解决实际问题的能力；③工作量的大小；④取得的主要成果及创新点；⑤写作的规范程度；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）： 成绩：评阅教师签字： 年月日
中国矿业大学毕业设计答辩及综合成绩
需求分析 一、利用前台，得到一张原始JPG图片； 二、把这张图片传到后台，JAVA通过JRI调用R； 三、利用R调用K-Means的改进算法，实现对这张图片的处理，由于一张图片的 像素值是一个矩阵，可以得到一组关于像素值的数据； 四、把这组像素值进行分类，对各类赋予不同的颜色进行标记，从而区分出需要的 图片信息； 五、把得到的新图片传到前台； 六、前台对进行处理后的图片进行显示，从图像中得到需要的信息，从而实现图像 的分割。
kmeans聚类图像分割 matlab
function [mu,mask]=kmeans(ima,k) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% % % kmeans image segmentation % % Input: % ima: grey color image % k: Number of classes % Output: % mu: vector of class means % mask: clasification image mask % % Author: Jose Vicente Manjon Herrera % Email: jmanjon@fis.upv.es % Date: 27-08-2005 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% % check image ima=double(ima); copy=ima; % make a copy ima=ima(:); % vectorize ima mi=min(ima); % deal with negative ima=ima-mi+1; % and zero values s=length(ima); % create image histogram m=max(ima)+1; h=zeros(1,m); hc=zeros(1,m); for i=1:s if(ima(i)>0) h(ima(i))=h(ima(i))+1;end; end ind=find(h); hl=length(ind); % initiate centroids mu=(1:k)*m/(k+1);
网络社区划分算法
网络社区划分算法 目录 ? 1 简介 ? 2 构建一个点击流网络 ? 3 网络社区划分的两种主要思路：拓扑分析和流分析 ? 4 拓扑分析 o 4.1 计算网络的模块化程度Q-Modularity o 4.2 计算网络的连边紧密度Edge betweenness o 4.3 计算网络拉普拉斯矩阵的特征向量Leading eigenvector o 4.4 通过fast greedy方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 o 4.5 通过multi level方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 ? 5 流分析 o 5.1 随机游走算法Walk Trap o 5.2 标签扩散算法label propagation o 5.3 流编码算法the Map Equation o 5.4 流层级算法Role-based Similarity ? 6 总结 [1]简介 使用许多互联网数据，我们都可以构建出这样的网络，其节点为某一种信息资源，如图片，视频，帖子，新闻等，连边为用户在资源之间的流动。对于这样的网络，使用社区划分算法可以揭示信息资源之间的相关性，这种相关性的发现利用了用户对信息资源的处理信息，因此比起单纯使用资源本身携带的信息来聚类（例如，使用新闻包含的关键词对新闻资源进行聚类），是一种更深刻的知识发现。 假设我们手头有一批用户在一段期间内访问某类资源的数据。为了减少数据数理规模，我们一般只考虑最经常被访问的一批资源。因此在数据处理中，我们考虑UV（user visit）排名前V的资源，得到节点集合|V|，然后对于一个用户i在一段时间内（例如一天）内访问的资源，选择属于|V|的子集vi。如果我们有用户访问资源的时间，就可以按照时间上的先后顺序，从vi中产生vi-1条有向边。如果我们没有时间的数据，可以vi两两间建立联系，形成vi(vi-1)/2条无向边。因为后者对数据的要求比较低，下文中，暂时先考虑后者的情况。对于一天内的n个用户做这个操作，最后将得到的总数为的连边里相同的边合并，得到|M|个不同的边，每条边上都带有权重信息。这样，我们就得到了V个节点，M条边的一个加权无向网络，反应的是在一天之内用户在主要的信息资源间的流动情况。在这个网络上，我们可以通过社区划分的算法对信息资源进行分类。 社区划分的算法比较多，但我个人认为大致可以分为两大类：拓扑分析和流分析。前者一般适用于无向无权网络，思路是社区内部的连边密度要高于社区间。后者适用于有向有权网络，思路是发现在网络的某种流动（物质、能量、
谱聚类Clustering -
聚类分析 1.聚类分析定义： 2.聚类方法： 3.谱聚类： 3.1 常见矩阵变换 3.2 谱聚类流程 3.3 谱聚类理论前提、证明 3.4 图像分割实例结果 4.总结：
聚类分析： ?聚类分析（Cluster analysis，亦称为群集分析）是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。
算法分类： ?数据聚类算法可以分为结构性或者分散性。 ?结构性算法以前成功使用过的聚类器进行分类。结构性算法可以从上至下或者从下至上双向进行计算。从下至上算法从每个对象作为单独分类开始，不断融合其中相近的对象。而从上至下算法则是把所有对象作为一个整体分类，然后逐渐分小。 ?分散型算法是一次确定所有分类。K-均值法及衍生算法。 ?谱聚类（spectral clustering）
结构型：层次聚类的一个例子：
分散型：K-均值算法：
分散型k-means 及其衍生算法的比较：K-means K-Medoids K-Means算法： 1. 将数据分为k个非空子集 2. 计算每个类中心点（k-means
宁波老三区街道社区划分
江北区街道： 中马街道：槐树社区、新马社区、浮石社区、外滩社区、盐仓社区、咸宁社区 白沙街道：白沙社区、北站社区、大庆社区、正大社区、桃源社区 孔浦街道：绿梅、怡江、红梅、百合、白杨、孔浦一村、孔浦二村、文竹 文教街道：双东坊社区、范江岸社区、育才社区、翠柏社区、大闸社区、繁景社区、北岸琴森社区，永红村 甬江街道：白杨社区、百合社区、梅堰社区，北郊、湾头，河西村、畈里塘村、外漕村、夏家村、河东村、压赛村、孔浦村、甄隘村、下江村、姚江村 庄桥街道：河东社区、河西社区、广厦社区、广庭社区、天水社区、天合社区、费市社区、天成社区；（7个居民点）车站、镇北、费市、马径、镇南、上邵、袁陈；（25个行政村）孔家村、葛家村、李家村、马径村、西卫桥村、童家村、姚家村、东邵村、西邵村、袁陈村、谢家村、颜家村、邵家村、冯家村、费市村、居陆村、灵山村、胡家村、苏冯村、上邵村、邵余村、应家村、洪家村、联群村、塘民村 洪塘街道：洪塘社区、姚江社区、亲亲社区、洪都社区、宁沁社区、洋市社区、裘市社区、北欣社区、逸嘉社区（22个行政村）洪塘村、荪湖村、安山村、周陈村、后张村、上沈村、旧宅村、赵家村、下沈村、前后潘村、林家村、叶家斗村、洋市村、孙家村、上宅村、西江村、横山村、郎家村、裘市村、朱界村、邵家渡村、西洪村 海曙区街道： 灵塔街道：新街社区、郡庙社区、天封社区、莲桥社区。 月湖街道：太阳社区、梅园社区、桂井社区、县学社区、迎凤社区、平桥社区、天一社区。 鼓楼街道：苍水社区、秀水社区、孝闻社区、文昌社区、中山社区、和义社区。 南门街道：澄浪社区、柳锦社区、万安社区、红起社区、周江岸社区、朝阳社区、车站社区、马园社区、朗官社区、尹江岸社区、迎春社区。 西门街道：汪弄社区、北郊社区、文化社区、龙柏社区、柳庄社区、新高社区、永丰社区、芝红社区、新芝社区、翠南社区、胜丰社区、翠中社区、东社区。 白云街道：云和社区、云乐社区、联南社区(泰丰街10号)、牡丹社区、云丰社区、联北社区、安丰社区、宝善社区、安泰社区、南雅社区。 段塘街道：南苑社区、华兴社区、新典社区、南塘社区、洞桥社区、雄镇社区、小漕社区、南都社区。 望春街道：天一家园社区、泰安社区、徐家漕社区、西成社区、信谊社区、新星村、后孙村、徐家漕村、望春桥村、双杨村、西成村、胜丰村、姚丰村、前丰村、甬丰村、联丰村、震丰村。 江东区街道： 白鹤街道：孔雀、黄鹂、丹凤、镇安、王隘、白鹤、贺丞、丹顶鹤、紫鹃、周宿渡、日月星辰。百丈街道：后塘、朱雀、七塔、宁舟、舟孟、演武、华严、潜龙、中山、划船。 东胜街道：张斌、庆安、史家、曙光、大河、泰和、樱花、戎家、王家。 明楼街道：辖惊驾、林家、徐家、东海、明南、徐戎、明北、朝晖、明东、常青藤。 东柳街道：辖园丁、锦苑、东柳坊、太古城、华侨城、幸福苑、华光城、安居、中兴、月季、东海花园。 东郊街道：仇毕、宁丰社区。 福明街道：江南、明一、南余、余隘、戚隘桥、七里垫、史魏家、张隘、柳隘、松下、桑家、邵家、王家园、福明家园、新源、陆嘉、波波城、碧城、新城、福城、东城、江城、宁城、明城。新明街道：辖老庙、朱一、新晖、明月、滨江。
谱聚类
谱聚类 七月算法邹博 2015年11月15日
9月机器学习班2/21 谱和谱聚类 ?方阵作为线性算子，它的所有特征值的全体统称方阵的谱。 ?方阵的谱半径为最大的特征值 ?矩阵A 的谱半径：(A T A)的最大特征值 ?谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。
9月机器学习班3/21 谱分析的整体过程 ?给定一组数据x 1,x 2,...x n ，记任意两个点之间的相似度(“距离”的减函数)为s ij =
9月机器学习班4/21 若干概念 ?无向图G=(V,E) ?邻接矩阵 ?顶点的度di →度矩阵D (对角阵)
9月机器学习班5/21 若干概念 ?子图A 的指示向量 ?A 和B 是图G 的不相交子图，则定义子图的连接权：
9月机器学习班6/21 相似度图G 的建立方法 ?全连接图 ?高斯相似度函数：距离越大，相似度越小 ?ε近邻图 ?给定参数ε ?思考：如何选择ε？ ?图G 的权值的均值 ?图G 的最小生成树的最大边 ?k 近邻图(k-nearest neighbor graph) ?若vi 的k 最近邻包含vj ，vj 的k 最近邻不一定包含vi ：有向图?忽略方向的图，往往简称“k 近邻图” ?两者都满足才连接的图，称作“互k 近邻图(mutual)”
网络社区划分算法
网络社区划分算法 目录 ?1简介 ?2构建一个点击流网络 ?3网络社区划分的两种主要思路：拓扑分析和流分析 ?4拓扑分析 o 4.1计算网络的模块化程度Q-Modularity o 4.2计算网络的连边紧密度Edge betweenness o 4.3计算网络拉普拉斯矩阵的特征向量Leading eigenvector o 4.4通过fast greedy方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 o 4.5通过multi level方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 ?5流分析 o 5.1随机游走算法Walk Trap o 5.2标签扩散算法label propagation o 5.3流编码算法 the Map Equation o 5.4流层级算法 Role-based Similarity ?6总结 []简介 使用许多互联网数据，我们都可以构建出这样的网络，其节点为某一种信息资源，如图片，视频，帖子，新闻等，连边为用户在资源之间的流动。对于这样的网络，使用社区划分算法可以揭示信息资源之间的相关性，这种相关性的发现利用了用户对信息资源的处理信息，因此比起单纯使用资源本身携带的信息来聚类（例如，使用新闻包含的关键词对新闻资源进行聚类），是一种更深刻的知识发现。 假设我们手头有一批用户在一段期间内访问某类资源的数据。为了减少数据数理规模，我们一般只考虑最经常被访问的一批资源。因此在数据处理中，我们考虑UV（user visit）排名前V的资源，得到节点集合|V|，然后对于一个用户i在一段时间内（例如一天）内访问的资源，选择属于|V|的子集vi。如果我们有用户访问资源的时间，就可以按照时间上的先后顺序，从vi中产生vi-1条有向边。如果我们没有时间的数据，可以vi两两间建立联系，形成vi(vi-1)/2条无向边。因为后者对数据的要求比较低，下文中，暂时先考虑后者的情况。对于一天内的n个用户做这个操作，最后将得到的总数为的连边里相同的边合并，得到|M|个不同的边，每条边上都带有权重信息。 这样，我们就得到了V个节点，M条边的一个加权无向网络，反应的是在一天之内用户在主要的信息资源间的流动情况。在这个网络上，我们可以通过社区划分的算法对信息资源进行分类。
谱聚类算法及其在图像分割中的应用
谱聚类算法及其在图像分割中的应用 1 引言 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分或者说某些区域感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景），它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将它们从图像中分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里的特性可以是像素的灰度、颜色和纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。 多年来，对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点，它不但是从图像处理到图像分析的关键步骤[1]，而且是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题。图像分割的结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，只有在图像被分割后，图像的分析才成为可能。 图像分割在实际应用中已得到了广泛的应用，如图像编码、模式识别、位移估计、目标跟踪、大气图像、军用图像、遥感图像、生物医学图像分析等领域。同时，图像分割也在计算机视觉和图像识别的各种应用系统中占有相当重要的地位，它是研制和开发计算机视觉系统、字符识别和目标自动获取等图像识别和理解系统首先要解决的问题。概括地说只要需对图像目标进行提取测量等都离不开图像分割。 对分割算法的研究已经有几十年的历史，至今借助于各种理论已经提出了数以千计的分割算法[2]，而且这方面的研究仍然在积极进行。尽管人们在图像分割方面做了许多工作，但至今仍无通用的分割算法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此已经提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法。实际上由于不同领域的图像千差万别，也不可能存在万能的通用算法。 现有的分割算法非常多，大体上可以分为以下几类：阈值化分割、基于边缘检测的、基于区域的、基于聚类的和基于一些特定理论工具的分割方法。从图像的类型来分最常见的：有灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等等。本
基于聚类的图像分割方法综述
信息疼术2018年第6期文章编号=1009 -2552 (2018)06 -0092 -03 DOI：10.13274/https://www.docsj.com/doc/8b4519018.html,ki.hdzj.2018. 06.019 基于聚类的图像分割方法综述 赵祥宇\陈沫涵2 (1.上海理工大学光电信息与计算机学院，上海200093; 2.上海西南位育中学，上海200093) 摘要：图像分割是图像识别和机器视觉领域中关键的预处理操作。分割理论算法众多，文中 具体介绍基于聚类的分割算法的思想和原理，并将包含的典型算法的优缺点进行介绍和分析。经过比较后，归纳了在具体应用中如何对图像分割算法的抉择问题。近年来传统分割算法不断 被科研工作者优化和组合，相信会有更多的分割新算法井喷而出。 关键词：聚类算法；图像分割；分类 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A A survey of image segmentation based on clustering ZHAO Xiang-yu1，CHEN Mo-han2 (1.School of Optical Electrical and Computer Engineering，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai200093，China；2.Shanghai Southwest Weiyu Middle School，Shanghai200093，China) Abstract:Image segmentation is a key preprocessing operation in image recognition and machine vision. There are many existing theoretical methods,and this paper introduces the working principle ol image segmentation algorithm based on clustering.Firstly,the advantages and disadvantages ol several typical algorithms are introduced and analyzed.Alter comparison,the paper summarizes the problem ol the selection ol image segmentation algorithm in practical work.In recent years,the traditional segmentation algorithms were improved and combined by the researchers,it believes that more new algorithms are blown out. Key words:clustering algorithm；image segmentation；classilication 0引百 近年来科学技术的不断发展，计算机视觉和图像 识别发挥着至关重要的作用。在实际应用和科学研 究中图像处理必不可少,进行图像处理必然用到图像 分割方法,根据检测图像中像素不重叠子区域，将感 兴趣目标区域分离出来。传统的图像分割方法:阈值 法[1]、区域法[2]、边缘法[3]等。近年来传统分割算法 不断被研究人员改进和结合，出现了基于超像素的分 割方法[4]，本文主要介绍超像素方法中基于聚类的经 典方法，如Mean Shift算法、K-m eans 算法、Fuzzy C-mean算法、Medoidshilt算法、Turbopixels算法和 SLIC 算法。简要分析各算法的基本思想和分割效果。 1聚类算法 1.1 Mean Shil't算法 1975年,Fukunaga[5]提出一种快速统计迭代算法，即Mean Shilt算法（均值漂移算法）。直到1995 年,Cheng[6]对其进行改进，定义了核函数和权值系 数，在全局优化和聚类等方面的应用，扩大了 Mean shil't算法适用范围。1997至2003年间，Co-maniciu[7-9]提出了基于核密度梯度估计的迭代式 搜索算法,并将该方法应用在图像平滑、分割和视频 跟踪等领域。均值漂移算法的基本思想是通过反复 迭代计算当前点的偏移均值，并挪动被计算点，经过 反复迭代计算和多次挪动，循环判断是否满足条件, 达到后则终止迭代过程[10]。Mean shil't的基本形 式为： 收稿日期：2017-06 -13 基金项目：国家自然科学基金资助项目（81101116) 作者简介：赵祥宇（1992-)，男，硕士研究生，研究方向为数字图像处理。 —92 —
社区门店规划原则(二)!区域划分很重要
手把手教您怎么把店开起来， 避过跳过的坑、踩过的雷， 减少投资风险、快速开店、提前盈利 对于初次开店的创业者来说，要想在短时间内把店面规划合理，可谓是犯愁。不过没有关系，【智家兔】现带来第二期门店规划攻略。 【详细规划】 根据门店装修情况和户型大小将门店划分为以下几个区域：收银区、食品区、非食区域、堆头区域、库房，并且对各个区域进行提前规划。 货架选择 市面上常见的货架材质有铁制货架、钢制货架和钢木货架，其中铁制货架价格实惠，但是容易锈蚀，使用寿命不长;钢制货架耐磨防损，承重强，价格也合理;钢木货架高档美观，质量好，但价格较高。总体看来，社区门店选择钢制货架最合适。 收银台 收银台一般设置在出入口，根据营业规模配备收银机，结账通道一般设计1-2米，这是两个顾客的最佳尺寸，收银台与最近货架之间的距离最少4米以上，保证有足够的空间让用户排队。 食品区 食品区一般位于在门店的中间区域，可以使用便利店双面货架和便利店端头架组合成中岛货架，不仅美观大方，而且实用性更高。不过要想呈现更好的效果，就要注意食品陈列的原则，保证商品整齐一致，相同规格摆在一起，做好分类工作。 非食品区 食品属于快消品，一般会在门店中占比较大的空间，剩下的空间留给日常生活用品，对于社区门店来说，1-2个货架基本够用，需求较大的商品放在黄金陈列区，减少顾客寻找商品的时间，提高成交的机率。 堆头区 收银台与货架之间的空间以及商品入口通道的中间一般为堆头位，用来放置新商品、推广期商品、品牌商品等重点物品，由于堆头的特殊位置，不能堆太高，不然会造成对顾客视线的阻挡。堆头区是促销商品的好位置，能够增加店里的纯利润。
几种聚类算法在图像分割中的应用研究
龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/8b4519018.html, 几种聚类算法在图像分割中的应用研究 作者：苗欣雨 来源：《科教导刊·电子版》2015年第19期 摘要本文具体介绍了图像分割中几种聚类算法的工作原理。通过对比，分析了几种算法的优缺点，总结了在实际工作中对算法的选择问题。 关键词聚类算法图像分割均值漂移 K均值聚类 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 通常在分析以及使用图像时，人们需要的不是整幅图像而仅仅是其中的某些目标。图像分割就是把需要的部分分割出来，再进一步分析处理图像。每个图像都有它独有的特点，对图像进行分割时要想达到预期的结果就必须选择合适的算法，由此可见对算法的研究是很关键也很必要的。目前常用的几种分割方法有k均值聚类算法、模糊c均值算法、均值漂移算法等。 1聚类算法 1.1均值漂移算法 均值漂移（Mean Shift）算法是一种有效的统计迭代算法。均值漂移的算法原理是，在样本中随机选择一圆心为o，半径为h的区域，得出这个区域中所有样本点的平均值，圆心处的样本密度必然比均值处的样本密度小或者相等，将均值定为新的圆心重复以上步骤，直到收敛到密度极大值点。 1.2 K均值聚类算法 k均值聚类由于其原理简单而使用很广泛。该算法的工作原理是，首先将n个样本分为k 个组，在每组中随机选择一个元素当作聚类中心。然后得到其他采样点到这个中心的欧氏距离，把采样点归类到与之欧氏距离最小的聚类中心所在的类中。计算新形成的聚类中采样点的平均值，得到新的聚类中心。重复上述过程，直到每个样本都分类正确为止。 1.3模糊C均值聚类算法 模糊C均值是为解决实际应用问题对K均值进行改进得来的。在实际应用中图像目标在类别属性方面没有那么严格的区分。所以想出利用隶属度来判断每个目标样本的所属，来更好的划分。模糊C均值聚类的具体工作原理是，算法将n个样本分为c个组，得到各个组的聚类中心，最终让非相似性指标的目标函数达到最小。算法给各个样本点赋予0～1之间的隶属度，通过隶属度的值来判断样本归属于各个分类的程度。同时有规定一个样本的隶属度加和后值为一。
谱聚类报告
机器学习报告 一．绪论 聚类是探索性数据分析中广泛采用的一种技术，其应用范围包括统计学、计算机科学、生物学、社会科学和心理学等等。在处理经验数据的时候，我们可能倾向于根据数据的“近似表现”将数据确定到一定的类别。而本次我们小组的实验主要是基于聚类算法中的谱聚类方法，通过对两种谱聚类方法的实验和一些应用，验证算法的效果，加深对该方法的理解。 由于谱聚类的数值实现很简单，利用简单的线性代数学方法就能有效解决，而且相比传统的K 均值方法等聚类方法有很多优点，所以谱聚类方法称为了很流行的现代聚类算法之一。 以K 均值方法为例，正如我们所知，该方法主要存在这样一些问题：首先，其只适用于凸球形的样本空间，如果样本空间非凸，则会陷入局部最优，导致聚类效果不佳；再有，由于该方法计算使用的是欧氏空间中的原始数据向量，所以在样本维数很大的时候，K 均值算法的计算量会很大，导致了计算的困难；聚类数K 难以确定等等。而谱聚类则能很好地解决这些问题。 在本次实验中，我们小组根据相关文献，认真学习和讨论了谱聚类的先关概念。首先，我们研究了一般的谱聚类和标准化谱聚类的概念和它们的异同，并通过实验对比，验证了谱聚类的效果，其中标准化谱聚类有显著的优势。接下来，将谱聚类应用于图像分割问题，显示出谱聚类良好的应用价值。最后，我们查阅相关文献，尝试从另外一个角度去理解谱聚类方法。通过这次学习，我们对谱聚类的理解得到了大大加深，对于很多疑难的地方也通过查看有关文献和小组讨论得到了解决，并通过小组合作锻炼了自身的团队意识和配合工作的能力。 二．谱聚类基本思想 谱聚类是一种基于图论的聚类方法，把样本看作图的顶点，样本间的相似度对应带权值的边（其中相似度可以通过高斯核函数等方法构造），根据类间相似度最小，类内相似度最大的原则，便可以将样本聚类问题变成了图的分割问题：分割使得连接不同类之间的边的权值尽可能小，而类内点之间的边的权值尽可能高。虽然这样对应的最小化图分割问题是一个NP-HARD 问题，但是我们可以将其转化为最小化图的Laplace 矩阵的特征值问题。 具体地，给定样本特征之后，我们首先要计算样本两两之间的相似度值，并通过这些值构造出近邻矩阵。以高斯核函数为例，计算公式如下： 22||||(2)i j x x ij w e σ--= 作为第i 个样本和第j 个样本之间相似度的度量。而近邻矩阵如下： ()ij W w =。
社区及社区商业业态划分说明
社区及社区商业业态划分说明一、社区划分说明 （一）按规模划分 1、大型社区—居住区，是指大规模、公建设施配套完整的聚居地，人口规模3万人以上或用地规模60公顷以上。 2、中型社区—小区，人口规模10000-30000人或用地规模15-60公顷。 3、小型社区—组团，规模一般较小，人口10000人以下或用地规模15公顷以下，是单纯的居住形式。 （二）按社区建设时间划分 1、老社区 是指2000年以前建成的、社区商业建设尚无充分规划的社区。 2、新建社区 是指2000年（含）以后建成的、社区商业建设有比较完善规划的社区。3、在建社区 是指已完成社区商业建设规划，且正在建设当中的社区。 二、社区商业业态划分说明
（一）社区商业中心、商业街 社区商业中心是在城市的区域中心建立的，面积在5万平方米以内，集购物、餐饮及其他服务等多业态为一体的商业中心。 商业街是指社区内配置包括购物、餐饮及其他商业服务设施的街道，商业服务设施一般临街设立。 （二）餐饮店 是指即时加工制作、商品销售和服务性劳动等手段，向消费者提供饮料、食品、菜肴、消费场所和设备的经营单位。包括各种酒家、酒楼、饭店、饭馆、餐馆、面馆、早餐店、糕点店、咖啡店、休闲吧、酒吧、烧烤店等。 （三）超市、大型超市 超市是开架售货，集中收款，满足社区消费者日常生活需要的零售业态。根据商品结构不同，可分为食品超市和综合超市。 大型超市是实际营业面积6000平方米以上，品种齐全，满足顾客一次性购齐的零售业态。 （四）便利店 满足顾客便利性需求为主要目的的零售业态。 （五）食杂店
是以香烟、酒、饮料、休闲食品为主，独立传统的无明显品牌形象的零售业态。 （六）维修店 是指社区内配备的家电维修、自行车摩托车修理、汽车维修服务、修鞋、配钥匙等店铺。 （七）洗染店 从事洗衣、烫衣、染色、织补以及皮革衣物的清洗、上光等服务项目的经营单位。 （八）美容美发店 美发：根据宾客头型、脸型、发质和要求，为其设计、剪修、制作发型，提供肩部以上按摩及其相关服务。 美容：根据宾客的面型、皮肤特点和要求，运用多种美容技术、器械和化妆品，为其提供真皮层以上的护肤美容、化妆美容及其相关服务。 （九）旧货废弃物回收站 是指社区内配置的收取居民废品的单位。 （十）家庭服务 是指提供家庭钟点工、家政服务、家庭护理等服务的机构。
基于聚类分析的图像分割研究毕业论文
毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月
关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：
社区及社区商业业态划分说明
社区及社区商业业态划分说明 一、社区划分说明 （一）按规模划分 1、大型社区—居住区，是指大规模、公建设施配套完整的聚居地，人口规模3万人以上或用地规模60公顷以上。 2、中型社区—小区，人口规模10000-30000人或用地规模15-60公顷。 3、小型社区—组团，规模一般较小，人口10000人以下或用地规模15公顷以下，是单纯的居住形式。 （二）按社区建设时间划分 1、老社区 是指2000年以前建成的、社区商业建设尚无充分规划的社区。 2、新建社区 是指2000年（含）以后建成的、社区商业建设有比较完善规划的社区。 3、在建社区 是指已完成社区商业建设规划，且正在建设当中的社区。 二、社区商业业态划分说明 （一）社区商业中心、商业街 社区商业中心是在城市的区域中心建立的，面积在5万平方米以内，集购物、餐饮及其他服务等多业态为一体的商业中心。 商业街是指社区内配置包括购物、餐饮及其他商业服务设施的街道，商业服务设施一般临街设立。 （二）餐饮店 是指即时加工制作、商品销售和服务性劳动等手段，向消费者提供饮料、食品、菜肴、消费场所和设备的经营单位。包括各种酒家、酒楼、饭店、饭馆、餐馆、面馆、早餐店、糕点店、咖啡店、休闲吧、酒吧、烧烤店等。 （三）超市、大型超市
超市是开架售货，集中收款，满足社区消费者日常生活需要的零售业态。根据商品结构不同，可分为食品超市和综合超市。 大型超市是实际营业面积6000平方米以上，品种齐全，满足顾客一次性购齐的零售业态。 （四）便利店 满足顾客便利性需求为主要目的的零售业态。 （五）食杂店 是以香烟、酒、饮料、休闲食品为主，独立传统的无明显品牌形象的零售业态。 （六）维修店 是指社区内配备的家电维修、自行车摩托车修理、汽车维修服务、修鞋、配钥匙等店铺。 （七）洗染店 从事洗衣、烫衣、染色、织补以及皮革衣物的清洗、上光等服务项目的经营单位。 （八）美容美发店 美发：根据宾客头型、脸型、发质和要求，为其设计、剪修、制作发型，提供肩部以上按摩及其相关服务。 美容：根据宾客的面型、皮肤特点和要求，运用多种美容技术、器械和化妆品，为其提供真皮层以上的护肤美容、化妆美容及其相关服务。 （九）旧货废弃物回收站 是指社区内配置的收取居民废品的单位。 （十）家庭服务 是指提供家庭钟点工、家政服务、家庭护理等服务的机构。 （十一）书店、音像店 是指社区内配置的经营书籍、音像制品的经营单位。 （十二）照相馆 运用照相机、传统感光材料、存储卡和灯光设备，在室内外拍摄人物、风光、广告等景象，并通过后期加工等技法，来塑造可视画面形象，以及运用彩照扩印设备、彩色相纸、冲洗药液、打印等从事冲卷、扩印、放大彩色和黑白照片的经营单位和机构。
谱聚类算法 算法简介
谱聚类算法算法简介 谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。 该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量，然后选择合适的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉、VLS I 设计等领域，最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。 谱聚类算法建立在图论中的谱图理论基础上，其本质是将聚类问题转化为图的最优划分问题，是一种点对聚类算法，对数据聚类具有很好的应用前景。 算法步骤 谱聚类算法将数据集中的每个对象看作是图的顶点V，将顶点间的相似度量化作为相应顶点连接边E的权值，这样就得到一个基于相似度的无向加权图G(V, E)，于是聚类问题就可以转化为图的划分问题。基于图论的最优划分准则就是使划分成的子图内部相似度最大，子图之间的相似度最小。 虽然根据不同的准则函数及谱映射方法，谱聚类算法有着不同的具体实现方法，但是这些实现方法都可以归纳为下面三个主要步骤： 1) 构建表示对象集的相似度矩阵W； 2) 通过计算相似度矩阵或拉普拉斯矩阵的前k个特征值与特征向量，构建特征向量空间； 3) 利用K-means或其它经典聚类算法对特征向量空间中的特征向量进行聚类。 上面的步骤只是谱聚类算法的一个总体框架，由于划分准则、相似度矩阵计算方法等因素的差别，具体的算法实现同样会有所差别，但其本质依然是图划分问题的连续放松形式。 划分准则 谱聚类算法将聚类问题就可以转化为图的划分问题之后，基于图论的划分准则的优劣直接影响到聚类结果的好坏。常见的划分准则有Mini cut，Average cut，Normalized cut，Min-max cut，Ratio cut，MNcut等。最小割集准则 在对图像分割中产生了较好的效果，但是该准则容易产生分割出只包含几个顶点的较小子图的歪斜分割现象。 规范割集准则 在2000年Shi和Malik根据谱图理论建立了2-way划分的规范割目标函数，此方法通过计算分割之后的连接边损失值在各个子图与所有顶点之间的连接边权重总值中所占比例之和来衡量划分的优劣。 比例割集准则 对于超大规模集成电路设计中的电路层次设计和分支划分问题，最
基于聚类的图像分割系统的设计与实现——分割算法模块【毕业作品】
BI YE SHE JI （20 届） 基于聚类的图像分割系统的设计与实现——分割算法模块
摘要 图像分割的算法研究已有很多年的历史，一直以来都得到了人们的高度重视。关于图像分割的原理和方法世界各国均有不少的论文发表，但一直以来没有一种一般的分割方法能够适用于所有图像分割处理。传统的图像分割方法的劣势在于不能满足人们的要求，为后续的图像分析和理解带来了困难。随着计算机技术以及计算机性能的迅猛发展，及其相关技术的发展和成熟，结合色彩处理，图像增强等技术，个人计算机上就能够实现图像分割处理。 图像处理技术有很多种，如图像分析，颜色转换，去噪等，但其中最主要的图像处理技术是图像分割技术，从图像中将某个特定区域与其它部分进行分离并提取出来的部分进行检测，变换，识别等处理操作。 图像的分割是实现图形理解的基础,也是计算机图形学中的一个基本问题,并且在其 他很多领域得到了应用。由于图像的格式和色彩形状不同,要实现通用且快速的图像分割仍然是一个难题。图像分割的主要研究内容有：建立可靠有效的分割模型,减少分割算法的运算量，降低分割算法的复杂度,提高分割算法的通用性及抗噪性等。但是因为分割模型的不同,各种分割方法在不同的分割模型表现出不同的优缺点。有阈值分割方法，边界分割方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。本文只对这些方法做简单的介绍。 本文中着重介绍的是，基于聚类的分割算法，聚类分析是一种无监督分类法,它通过归类相似性质（结构色彩）的样本实现分类。在缺少相关知识时,图像分割可以通过聚类分析完成。基于聚类分析的图像分割算法的通用性好，并且对样本空间的约束小。无论是灰度图像、彩色图像分还是纹理图像,都可以应用聚类分析方法完成分割。但是基于聚类分析的分割方法也有缺点,主要就是因为聚类分析分割算法计算量大,有可能出现极值问 题并且对噪声样本比较敏感。本文分析了当今图像分割的研究成果以及面临的主要问题,针对聚类算法用于图像分割的特点,着重对聚类算法进行了算法实现，并能用图片的形式呈现出来。 通过对聚类算法的是实现，本文在其基础上还对分割后的图片进行重新合并的操作，合并操作通过比对，计算图片碎片的相似度进行实现。 关键词：图像分割，复杂度，样本空间，聚类分割，合并，相似度
二部图社区划分算法的实现与验证
二部图社区划分算法的实现与验证 2015年6月
摘要 二分网络是复杂网络的网络表现形式之一，二部图是描述二分网络的工具。对于二分网络的社区划分研究通常用以下方法：一种方法是把二分网络以无权投影或加权投影的方式投影到单分网络中进行社区划分。但是这种方法有个缺点：它会把原始二分网络上的一部分信息丢失，导致实验结果不准。另一种方法是直接在二分网络上进行网络社区划分，这种方法很好的避免了上一种方法中投影造成的实验误差。 PageRank算法是Google的网页排序算法，是Google用来衡量网页的重要性的算法，该算法根据人们对这个网页的点击率来衡量网页的受欢迎程度从而得出该网页的排序，该算法是随机游走理论的一个典型应用模型。 对二分网络单侧节点进行社区划分的研究是具有重要的实际意义的。基于能量在网络中的转移概率和模块度思想，本文将PageRank算法用于二分社交网络的社区发现中，具体内容是利用二分社交网络节点间的连接关系，构造PageRank算法适用的概率转移矩阵，并利用不同维度的两个PageRank矩阵的联合运算，实现对二部图中单侧节点的社区划分，并计算出Q值。该算法通过模拟能量在网络中转移的过程，利用各个节点的能量在网络中转移后收到的其他节点的能量作为社区之间合并的依据，并用模块度作为判断社区划分好坏程度的标准。最后将PR算法用于典型网络（南非妇女网络）上测试。 关键词：二分网络；PR算法；模块度；随机游走理论；社区划分
Abstract Bipartite network is one form of the network performance in complex networ- ks,bipartite figure is a tool of describing bipartite network.For the research of bipartite net- work community division,there are usually two ways.One way is to divide the bipartite network into the one-mode network in the form of a unweighted projection or weighted projection for community division.However,this method come with a disadvantage:it will lose some information of the orginal bipartite network,which leads to the experimental results inaccurate.Another way is to divide the network community directly on the bipartite net- work.This method can avoid the error caused by the first method. PageRank algorithm is a page ranking algorithm which Google used to measure the importance of web page algorithm.It can measure webpage popularity according to the web hits and get the page ranking.This algorithm is a typical application model of random walk theory. The research on the community division of the unilateral nodes in bipartite network has very important practical significance.Based on energy transfer probability in the network and modularity thought,this article use PageRank algorithm for bipartite social network community discovery,specific content is using the bipartite social connection relationship between network nodes to construct the probability transfer matrix for PageRank algorithm.By using different dimensions of two PageRank matrix for compu- tation to realize the unilateral nodes in the bipartite figure community division and cal- culate Q value.This algorithm simulate the energy transfer process in the network,take the energy of each node in the network transfer energy received after other nodes as the basis of merger,use modularity as the judgement of community division.At last,the PageRank algorithm is used for testing in the typical network(south Africa women’s network). Keywords: bipartite network; PR algorithm; modularity; random walk theory; community division