双聚类算法SMR在图像聚类中的应用

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。