【摘 要】
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针对聚类算法在应用中分割速度慢、抑制噪声能力弱等问题,本文提出一种基于核模糊C-均值（Kernel Fuzzy Cmeans,KFCM）和融合期望最大化（EM）算法混合聚类的遥感图像分割。首先给原
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
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针对聚类算法在应用中分割速度慢、抑制噪声能力弱等问题,本文提出一种基于核模糊C-均值（Kernel Fuzzy Cmeans,KFCM）和融合期望最大化（EM）算法混合聚类的遥感图像分割。首先给原始KFCM算法引入隐含变量来对像素预定义类别,然后利用EM算法评价预定义的类别是否最优,以此完成对遥感图像的聚类分割。在利用EM算法进行评价时,对KFCM引入空间邻域信息,采用惯性权重对其初始化参数进行优化增强算法效率。与传统的聚类分割方法进行比较,研究结果表明,该方法速度快、效果好、精度也能满足应用要求,具有较
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