【摘 要】
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分类是空间数据挖掘研究的主要问题之一。由于无监督分类忽视了样本信息,往往得不到理想的精度。而监督分类需要标记大量的样本点,带来了巨大的工作量。因此半监督分类逐渐成
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分类是空间数据挖掘研究的主要问题之一。由于无监督分类忽视了样本信息,往往得不到理想的精度。而监督分类需要标记大量的样本点,带来了巨大的工作量。因此半监督分类逐渐成为空间数据挖掘的研究热点之一。本文通过改进FCM算法的目标函数和迭代过程,提出了一种新的半监督FCM算法(SFCM),该算法充分利用了有标签样本点在迭代过程中的作用。本文选取了在高光谱图像分类中广泛使用的Indian Pines和Pavia University两幅高光谱遥感影像作为试验对象。结果显示,随着有标签样本点比例的增加,分类精度也随之增加,且分类结果较好。
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