| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·谱聚类的发展过程与现状分析 | 第9-11页 |
| ·本文的研究目标与研究方案 | 第11-12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 谱聚类基础知识 | 第13-27页 |
| ·谱图基本理论 | 第13-18页 |
| ·谱聚类基础知识 | 第13-15页 |
| ·图划分法则及其分类 | 第15-18页 |
| ·尼斯特伦Nystr(o|¨)m 近似采样法 | 第18-25页 |
| ·尼斯特伦近似采样法的产生与发展 | 第18-20页 |
| ·尼斯特伦近似采样法的步骤 | 第20-25页 |
| ·谱聚类算法 | 第25-27页 |
| ·谱聚类算法的步骤 | 第25-26页 |
| ·结合Nystr(o|¨)m 尼斯特伦近似采样法的谱聚类算法 | 第26-27页 |
| 第三章 基于自动K 聚类的谱聚类方法 | 第27-36页 |
| ·传统的分类数目K 的选取方法 | 第27-32页 |
| ·K 均值聚类算法及分类数目k | 第27-28页 |
| ·基于自适应K 选择算法的谱聚类算法 | 第28-31页 |
| ·基于矩阵扰动分析的谱聚类算法 | 第31-32页 |
| ·改进的自动谱聚类方法 | 第32-33页 |
| ·实验分析 | 第33-36页 |
| ·仿真实验 | 第33页 |
| ·实际SAR 图像实验 | 第33-36页 |
| 第四章 基于全局比例参数的谱聚类方法 | 第36-44页 |
| ·比例参数 | 第36-39页 |
| ·比例参数对聚类结果的影响 | 第36-37页 |
| ·比例参数的构造方法 | 第37-39页 |
| ·基于改进比例参数的谱聚类方法 | 第39-40页 |
| ·实验分析 | 第40-44页 |
| ·仿真实验 | 第41页 |
| ·实际SAR 图像实验 | 第41-44页 |
| 第五章 基于改进的相似函数的谱聚类方法 | 第44-50页 |
| ·相似函数的构造 | 第44-46页 |
| ·常用的相似函数 | 第44-45页 |
| ·改进的相似函数 | 第45-46页 |
| ·基于改进的相似函数的谱聚类方法 | 第46-47页 |
| ·实验分析 | 第47-50页 |
| ·仿真实验 | 第47页 |
| ·实际SAR 图像实验 | 第47-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·本文总结 | 第50页 |
| ·工作展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |