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结合粗糙集理论和K—均值聚类算法,提出一种遥感影像的粗糙聚类分割方法。根据遥感影像中特征属性的相互依赖关系,应用粗糙集理论的等价关系,求出K—均值聚类所需要的初始类的个数和均值,然后采用聚类算法对图像进行分割。实验结果表明该方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量,提高了分类精度和准确性。
粗糙集理论在遥感影像分割中的应用
【摘 要】
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结合粗糙集理论和K—均值聚类算法,提出一种遥感影像的粗糙聚类分割方法。根据遥感影像中特征属性的相互依赖关系,应用粗糙集理论的等价关系,求出K—均值聚类所需要的初始类的个数和均值,然后采用聚类算法对图像进行分割。实验结果表明该方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量,提高了分类精度和准确性。
【机 构】
：
武汉大学,中国科学院
【出 处】
：
地理空间信息
【发表日期】
：
2005年05期
【基金项目】
：
国家自然科学基金
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