摘要
本发明涉及图像处理与无监督机器学习技术领域，且公开了一种基于光谱与空间融合的高光谱数据多视图聚类方法。包括：步骤1：输入高光谱图像数据，形成高光谱数据矩阵X；步骤2：提取光谱特征，生成高光谱视图数据X(1)；步骤3：提取X的空间特征，生成空间视图数据X(2)；步骤4：将X(1)与X(2)合并，构建多视图数据集X(v)；步骤5：建立多视图加权目标函数；步骤6：迭代更新P(v)、G及α(v)；步骤7：输出聚类结果。本方法通过利用光谱与空间融合的方法进行高光谱数据的多视图聚类，能实现在多核处理器上的大规模数据聚类；同时，不需进行组合和特征分解，有效避免了大量计算负担；解决了现有传统处理方法存在的数据处理量大，无法适用于大规模数据处理的问题。
