面向?qū)ο蟮母?jìng)爭(zhēng)合作學(xué)習(xí)遙感影像聚類(lèi)算法
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【摘要】：目前的遙感圖像聚類(lèi)方法通常存在一些不可避免的缺陷,如類(lèi)別數(shù)難于自動(dòng)確定、聚類(lèi)速度緩慢、聚類(lèi)過(guò)程不穩(wěn)定以及聚類(lèi)結(jié)果存在椒鹽噪聲等。結(jié)合競(jìng)爭(zhēng)合作學(xué)習(xí)和面向?qū)ο蟮膱D像處理技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),提出一種無(wú)需事先指定確切類(lèi)別數(shù)的面向?qū)ο蟮母?jìng)爭(zhēng)合作學(xué)習(xí)圖像聚類(lèi)算法。為了加快聚類(lèi)速度并獲得穩(wěn)定的聚類(lèi)結(jié)果,還提出一種基于動(dòng)態(tài)包圍空間的中位切分算法,用于選定初始聚類(lèi)中心。通過(guò)對(duì)遙感影像的聚類(lèi)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該算法能夠自動(dòng)獲得聚類(lèi)數(shù)并得到滿(mǎn)意的聚類(lèi)結(jié)果,說(shuō)明算法具有很好的實(shí)用價(jià)值。
【作者單位】： 河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院;南京信息工程大學(xué)遙感學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 競(jìng)爭(zhēng)合作學(xué)習(xí) 圖像聚類(lèi) 圖像分類(lèi) 遙感影像處理 面向?qū)ο?/strong>
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.41471276,No.41271420)
【分類(lèi)號(hào)】：TP751
【正文快照】： 聚類(lèi)(Clustering)是將一批現(xiàn)實(shí)或抽象的數(shù)據(jù)對(duì)象分組成為多個(gè)類(lèi)或簇的過(guò)程,是人們認(rèn)識(shí)和探索事物之間內(nèi)在聯(lián)系的有效手段。通常采用的聚類(lèi)方法有K-means、ISODATA和模糊聚類(lèi)等。K-means是一種基于均方誤差(MSE)最小化準(zhǔn)則的聚類(lèi)方法[1],但此類(lèi)算法存在兩個(gè)主要缺陷:(1)K-means
【相似文獻(xiàn)】
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，本文編號(hào)：702621
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