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自适应确定犓犿犲犪状狊算法的聚类数以遥感-华东师范大学学报
第 期 华东师范大学学报（自然科学版） ６ Ｎｏ．６ 年 月 （ ） ２０１４ １１ ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥａｓｔＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔ ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ Ｎｏｖ．２０１４ ｙ 文章编号： （ ） １０００５６４１２０１４０６００７３０８ 自适应确定犓犿犲犪狀狊算法的聚类数： 以遥感图像聚类为例 １ ２ 袁周米琪 ， 周坚华 （ 华东师范大学 地理系，上海 ； １． ２００２４１ ２．华东师范大学 地理信息科学教育部重点实验室，上海 ２００２４１） 摘要：聚类数直接关系到聚类算法的聚类质量，但在 Ｋｍｅａｎｓ等经典聚类算法中，对于聚类数 的确定目前尚无合适的理论，一般凭经验或试凑指定 这样不仅需要较多的人机交互和耗费较 ． 多的试算开销，并且由于最优聚类数常常难以获得，而影响聚类结果的精度 本文提出一种自 ． 适应逼近最佳聚类数的算法 （ ），可以通过自 ＡＤＮＣａｄａｔｉｖｅｌｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎ ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃｌｕｓｔｅｒｓ ｐ ｙ ｇ 适应方法逼近最优聚类数 逼近是一个反复迭代聚类的过程 每迭代一次，对输出的聚类评估 ． ． 分类空间各图像特征值（输入向量各分量）标准差的平均误差，并构成多特征综合误差；根据梯 度下降原理调整聚类数，即在使多特征综合误差逐步减小的同时，逼近最优聚类数 这个最优 ． 聚类数一般出现在多特征综合误差开始震荡之前最邻近的位置 以这个聚类数做 聚 ． Ｋ－ｍｅａｎｓ 类，可以使同类间特征值异质性降到最小，取得理想的聚类结果 与此同时，还提出了较不适宜 ． 聚类数的概念，即可能使聚类误差最大的聚类数 实验表明，最适宜和较不适宜的聚类数两个 ． 概念对于改善聚类精度都有实践意义． 关键词：Ｋｍｅａｎｓ； 聚类数； 自适应 中图分类号： 文献标识码： ： ／
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