遥感影像K均值聚类中的初始化方法

摘要

遥感影像非监督分类对初始点十分敏感.以K均值(K-means)算法为例,利用各种遥感影像实验比较5种初始化方法(随机法、Forgy法、Macqueen法、Kaufman法、MaxMin法)对非监督分类方法的影响.实验表明,Kaufman法相对于其他方法更稳定,获得分类结果更优,适合于各种遥感影像的非监督分类,并指出可以通过采样来加快Kaufman法的运算速度.同时,通过实验分析了采样数和影像区域对初始化方法的影响.