| 核概率距离聚类方法及应用 |
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| 引用本文： | 陈永良,李学斌.核概率距离聚类方法及应用[J].吉林大学学报(地球科学版),2013(1):312-318. |
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| 作者姓名： | 陈永良 李学斌 |
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| 作者单位： | 吉林大学综合信息矿产预测研究所 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(40872193,41072244,41272360);国家自然科学基金重点项目(61133011) |
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| 摘 要： | 研究聚类分析新方法一直是统计学和机器学习研究领域普遍关注的课题。针对概率距离聚类算法不能解决非线性可分聚类问题的缺欠,笔者应用核函数理论将该模型拓展成为一种能够解决非线性可分聚类问题的统计模型,称为核概率距离聚类分析模型。研制出一种应用新模型进行遥感图像非监督分类研究的实施策略和可行算法;在GDAL遥感图像数据输入输出函数库基础上,用VC++语言开发了遥感图像核概率距离聚类分析算法程序;用ERDAS软件提供的一幅7波段491像素×440像素大小的TM图像进行新方法分类应用实验研究。对比了新模型和其原版本的TM遥感图像非监督分类效果,结果表明新模型的非监督分类效果优于原有的分类模型。
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| 关 键 词： | 概率距离聚类 核函数 核概率距离聚类 遥感图像 非监督分类 |
Method and Application of Kernel Probabilistic Distance Clustering |
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| Chen Yongliang,Li Xuebin.Method and Application of Kernel Probabilistic Distance Clustering[J].Journal of Jilin Unviersity:Earth Science Edition,2013(1):312-318. |
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| Authors: | Chen Yongliang Li Xuebin |
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| Institution: | Institute of Mineral Resources Prognosis on Synthetic Information,Jilin University,Changchun 130026,China |
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