模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比

哈斯巴干; 马建文; 李启青; 刘志丽; 韩秀珍

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模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比

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提出的改进的模糊c-均值聚类方法采用基于标准协方差矩阵的Mahalanobis距离,即椭球体聚类方法,这种聚类算法更接近遥感数据散点图的实际情况,从而可以显著提高聚类效果.对北京卫星ASTER数据的聚类分析实验表明,改进的模糊c-均值聚类方法的聚类效果要优于K-均值聚类方法和常规的模糊c-均值聚类方法.

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来源
《计算机工程》 |2004年第11期|14-1591|共3页
作者
哈斯巴干; 马建文; 李启青; 刘志丽; 韩秀珍;
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作者单位

中国科学院遥感应用研究所;

北京;

100101;

中国科学院遥感应用研究所;

北京;

100101;

中国科学院遥感应用研究所;

北京;

100101;

中国科学院遥感应用研究所;

北京;

100101;

中国科学院遥感应用研究所;

北京;

100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
遥感数据; K-均值聚类; 模糊c均值聚类; Mahalanobis距离;

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