基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像聚类

摘要：

　　由于传统模糊C均值聚类算法存在缺陷，该文给出了一种结合加权模糊C均值聚类与聚类有效性指数的算法。利用数据点的密度大小作为权值，借助数据本身的分布特性，该方法不仅在一定程度上克服了模糊均值算法的缺陷——有对数据集进行等划分的趋势，而且具有良好的收敛性。

关键词： 遥感图像 聚类算法 模糊均值 点密度函数 有效性指数

作者: SHEN Zhong-yang 沈忠阳 QIN Ya-li 覃亚丽

作者单位: Institute of Fiber Communication & Information Engineering,College of Information Engineering,Zhejia 浙江工业大学信息工程学院光纤通信与信息工程研究所,浙江杭州310023

会议类型: 国内会议

会议名称: 浙江省信号处理学会2012学术年会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 99-101

在线出版日期: 2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）