マルチスペクトル画像やハイパースペクトル画像などのような多重画像のクラスタリングは，画像の枚数が多いために計算量が多くなるという問題や，不適切な画像の混在のために性能が劣化するという問題がある．そのため，多重画像の次元圧縮や多重画像から部分画像の選択によって，クラスタリングの計算量の削減や性能の向上が図られる．そこで，本稿では部分画像の選択に注目し，結合特異値分解を用いてクラスタリングに最適な多重画像から部分画像を解析的に選択する方法を提案する．提案法の有効性を検証するために，LandsatTMのマルチスペクトル画像を用いた実験を行った．
