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针对原始谱聚类算法初始化敏感的缺点，提出了一种基于联合模型的初始化独立谱聚类算法并将其用于图像分割．通过引入联合模型可以充分利用待聚类数据所包含的空间邻近信息和特征相似性信息，得到更精确的聚类结果；通过引入K-调和平均算法克服了原始谱聚类算法对初始化的敏感性，从而得到更稳定的聚类性能．最后，通过对纹理图像和合成孔径雷达图像分割验证了新算法的有效性．