改进的PRCCL聚类方法及在遥感影像分割中的应用

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ry0205

【摘要】

：

RPCCL(rival penalized controlled competitive learning)方法被认为是一种性能良好的聚类方法,但是将RPCCL聚类方法应用于高分辨率遥感影像分割任务中存在着聚类性能不稳定

【作者】

：

陈秋晓

【机构】

：

浙江大学区域与城市规划系,杭州,310027

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2005年34期

【关键词】

：

RPCCL 聚类分割簇初始化遥感影像

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RPCCL(rival penalized controlled competitive learning)方法被认为是一种性能良好的聚类方法,但是将RPCCL聚类方法应用于高分辨率遥感影像分割任务中存在着聚类性能不稳定的局限.基于此,论文提出了基于簇初始化的RPCCL方法.研究表明,该方法能在保证聚类精度的情况下,改善RPCCL方法的聚类性能.

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