【摘 要】
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针对现有非监督分类方法不能自动确定最佳分类数、对包含噪声的大数据集适应性差的问题,提出了一种基于几何概率的聚类分析方法,即按照先分大类、后分小类、逐层细分的顺序来确定分类方案,其同一分类层次上不同子类进一步细分的步骤相同,但执行过程彼此相互独立。在每一分类层次上,以几何概率为理论基础,根据样本在特征空间中的分布结构确定类的数目、提取类的中心位置、搜索类的边界。通过TM遥感影像的分类实例及其与ERD
【机 构】
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福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州大学福建省空间信息工程研究中心
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针对现有非监督分类方法不能自动确定最佳分类数、对包含噪声的大数据集适应性差的问题,提出了一种基于几何概率的聚类分析方法,即按照先分大类、后分小类、逐层细分的顺序来确定分类方案,其同一分类层次上不同子类进一步细分的步骤相同,但执行过程彼此相互独立。在每一分类层次上,以几何概率为理论基础,根据样本在特征空间中的分布结构确定类的数目、提取类的中心位置、搜索类的边界。通过TM遥感影像的分类实例及其与ERDAS中的监督、非监督分类方法进行对比的结果表明,基于几何概率的聚类分析方法能明显提高分类精度。
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