| 基于均值-标准差的K均值初始聚类中心选取算法 |
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| 引用本文： | 张文君,顾行发,陈良富,余涛,许华.基于均值-标准差的K均值初始聚类中心选取算法[J].遥感学报,2006,10(5):715-721. |
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| 作者姓名： | 张文君 顾行发 陈良富 余涛 许华 |
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| 作者单位： | 1. 电子科技大学,自动化工程学院,四川,成都,610054;遥感科学国家重点实验室,中国科学院,遥感应用研究所,北京,100101;国家航天局,航天遥感论证中心,北京,100101
2. 遥感科学国家重点实验室,中国科学院,遥感应用研究所,北京,100101;国家航天局,航天遥感论证中心,北京,100101 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划);中国科学院"百人计划";国家教育部留学回国人员科研启动基金;国防科工委资助项目 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 遥感图像分类 K均值 聚类 |
| 文章编号： | 1007-4619(2006)05-0715-07 |
| 收稿时间： | 2006-04-10 |
| 修稿时间： | 2006-05-26 |
An Algorithm for Initilizing of K-Means Clustering Based on Mean-standard Deviation |
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| ZHANG Wen-jun,GU Xing-f,CHEN Liang-fu,YU Tao and XU Hua.An Algorithm for Initilizing of K-Means Clustering Based on Mean-standard Deviation[J].Journal of Remote Sensing,2006,10(5):715-721. |
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| Authors: | ZHANG Wen-jun GU Xing-f CHEN Liang-fu YU Tao and XU Hua |
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| Institution: | 1. School of Auwmation Engineering, the University of Electronic Science and Technology of China, Sichuan Chengdu 610054, China; 2. State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by the Institute of Remote Sensing Applications of Chinese Academy of Sciences and Beifing Normal University, Beijing 100101, China; 3. The Center for National Spaceborne Demonstration, Beijing 100101, China |
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| Abstract: | Remote Sensing Image Classifiction is always a difficult problem.It's very important to use proper algorithms for different images.Not only precision but also efficiency must be considered.By researching in the relations between the initial means of clusters and the efficiency of clustering,we proposed a method of computing the initial means of clusters for K-Means Clustering.It is proved to be more efficient than the(K-Means) Clustering module of ENVI when it's used in Remote Sensing Classification. |
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| Keywords: | remote sensing image classification clustering K-Means |
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