双聚类算法SMR在图像聚类中的应用

摘要

大数据时代,从大量数据中寻找出数据潜在的关联受到广泛关注.双聚类是指对行和列同时聚类,对矩阵局部进行搜索,旨在对高维数据中的有效信息进行发掘,主要应用于基因表达序列.通过对双聚类算法SMR进行深入研究,对其进行改进,加入稀疏性和非负性,使得在原有基础上的“硬”聚类转变为“软”聚类.应用到图像领域,对图像中的局部信息能很好地聚类.实验结果表明,改进后的算法收敛速度很快,效果很好.