Normalized cut：這段代碼做了什麼？

我會通過一些MATLAB code for Normalized Cut for image segmentation，我不能找出下面這段代碼：Normalized cut：這段代碼做了什麼？

% degrees and regularization 
d = sum(abs(W),2); 
dr = 0.5 * (d - sum(W,2)); 
d = d + offset * 2; 
dr = dr + offset; 
W = W + spdiags(dr,0,n,n);

offset被定義爲0.5。（由像素i和j之間的相似性定義）。 W然後用於解決本徵值問題d^(-1/2)(D-W)d^(-1/2) x = \lambda x

的w_ij的是，因爲權重定義的方式，所有陽性，所以dr是0的矢量。

什麼是補償？他們如何選擇？ offset*2背後的原因是什麼？我有這種感覺，這是爲了避免在某些情況下的一些潛在的陷阱。這可能是什麼？

任何幫助將非常感謝，謝謝！

來源

2014-11-23 user2121792

你可以發佈一個鏈接到你參考的NCuts代碼嗎？ – Shai 2014-12-03 07:20:22

@Shai [here]（http://www.cis.upenn.edu/~jshi/software/）你去 - – user2121792 2014-12-04 15:33:24

我相信你遇到了一段由Prof Stella X Yu編寫的代碼。
事實上，當W爲正時，此代碼無效，這是NCut的常見情況。
然而，在一個CVPR 2001 paper餘和仕擴展NCuts處理負互動以及積極的。在這些情況下，dr（r爲「排斥」）起着重要作用。說到負面權重，我必須說我個人並不贊同於和施的方法。
我堅信，當存在排斥信息時，Correlation Clustering是一個比擴展的NCuts目標好得多的目標函數。我用負權重進行的一些圖像分割實驗的結果表明，相關聚類目標優於擴展NCut。

來源

2014-12-03 07:25:58 Shai

非常感謝你！ – user2121792 2014-12-04 15:32:15

@ user2121792非常歡迎。如果你遇到負面的親和力 - 讓我知道，我對他們有一個情有獨鍾:) – Shai 2014-12-04 15:38:07

Normalized cut：這段代碼做了什麼？

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