模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比
文献类型：期刊论文
| 作者 | 哈斯巴干,马建文,李启青,刘志丽,韩秀珍 |
| 刊名 | 计算机工程
 |
| 出版日期 | 2004 |
| 期号 | 11页码:14-15+91 |
| 关键词 | 遥感数据 K-均值聚类 模糊c均值聚类 Mahalanobis距离 |
| 中文摘要 | 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。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2015-01-05 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/34874]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 哈斯巴干,马建文,李启青,刘志丽,韩秀珍. 模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比[J]. 计算机工程,2004(11):14-15+91. |
| APA | 哈斯巴干,马建文,李启青,刘志丽,韩秀珍.(2004).模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比.计算机工程(11),14-15+91. |
| MLA | 哈斯巴干,马建文,李启青,刘志丽,韩秀珍."模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比".计算机工程 .11(2004):14-15+91. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。