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《第二十七届中国控制会议论文集》2008年
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基于半监督改进模糊C均值算法的遥感聚类研究

韩敏  范剑超  
【摘要】:在使用无监督C均值算法进行遥感聚类的过程中,往往忽略了对已知信息的有效利用,针对这一问题,本文结合先验知识,提出一种基于半监督模糊C均值算法的遥感图像处理的模型。该模型利用已有的先验知识,进行一次快速迭代遍历,从而得到较好的初始聚类中心,克服原始算法初始聚类中心选取的随机性所带来的影响,在一定程度上避免了陷入局部最小。此外,在整体循环迭代过程中,加入先验知识的影响因子,解决同物异谱的问题,引导循环聚类向着正确的方向进行,有效地加快算法的收敛速度,提高聚类的精度。在此基础上,进一步添加反模糊自动判定类别属性的方法。最后本文使用误差矩阵和一致性指标,来验证算法的真实有效性。

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【参考文献】
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