基于模糊C-均值聚类算法的遥感影像分类
全部作者: | 王翠玲 王1冒 |
第1作者单位: | 中国矿业大学环境与测绘学院 |
论文摘要: | 本文简要介绍了K-均值聚类和模糊C-均值聚类算法,传统的k-均值聚类算法广泛用于图像的自动分类,但没有考虑到图像信息的不确定性问题,模糊C-均值聚类方法有效的解决了遥感信息的不确定性和混合像元的 划分。对徐州影像数据的聚类实验分析表明,模糊C-均值聚类方法的聚类效果要优于K-均值聚类方法。 |
关键词: | 影像分类,K-均值聚类,模糊C-均值聚类 远程下载 论文(免费PDF论文全文) |
发表日期: | 2007年11月19日 |
同行评议: | 该文章在分析K-均值聚类算法缺陷和模糊C-均值聚类算法优势的基础上,以2002年徐州市的影像为实验数据,进行两种聚类算法的对比实验,得出了有益的结论,可以供有关从事此类工作的人员参考。论文还存在以下问题:1.论文内容主要是K-均值聚类和模糊C-均值聚类的算法比较,即论文的题目与内容不太贴切,建议作者换1个题目。2.建议在2.1节添加K-均值聚类算法的实现步骤。3.在实验分析中,建议作者进行两种算法的统计比较,如分类的正确率、错误率等。4.文章的`文字表达欠精炼,如引言部分的表述逻辑性不强。5.文章多处标点符号存在“半角与全角”、关键词间用分号等问题,见摘要、关键词、参考文献部分,其他部分重新检查1遍。 |
综合评价: | |
修改稿: | |
注:同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见,综合评价是综合专家对论文各要素的评议得出的数值,以1至5颗星显示。 |
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