一种联合布尔权值与L2,p范数的鲁棒图像聚类方法

本发明公开了一种联合布尔权值与L2,p范数的鲁棒图像聚类方法。该方法包括：获取初始图像数据集，对初始图像数据集进行处理，得到目标数据矩阵；当初始图像数据集存在c个真实类别时，基于c个真实类别对初始图像数据集进行初始化，得到c个簇的初始簇质心矩阵；基于c个簇的初始簇质心矩阵，初始化初始图像数据集的隶属度矩阵。本发明解决了现有技术中的图像聚类算法缺乏对噪声污染异常数据的鲁棒性，并且常用距离度量对噪声敏感性问题，导致无法挖掘数据准确结构信息，导致图像聚类结果不准确的技术问题。