基于均值-标准差的K均值初始聚类中心选取算法

• 作者: 余涛 张文君 许华 陈良富 顾行发
• 来源期刊: 遥感学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像分类 K均值 聚类
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 715-721
• 页数: 7页
• 分类号: TP7
• 字数: 4733字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1007-4619.2006.05.017

摘要

遥感图像分类是遥感图像处理中长期存在的一个难题,针对不同的传感器图像,不同的应用需求,选择合适的分类算法非常重要.在分类中不仅要考虑分类的精度,而且要考虑分类效率.本文研究了K均值算法的初始聚类中心的选择对算法本身聚类精度及效率的影响,提出了一种高效高精度的初始聚类中心选取方案,实验结果表明,利用该算法进行地表分类,效率比ENVI的K-Means(K均值)模块高.