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针对常规的密度峰值聚类算法在确定数据聚类中存在聚类中心的重复性、聚类不稳定、不适用于三维点云分割等问题,提出了中心均匀化聚类群融合算法.该算法对局部密度和距离函数进行归一化处理,较好地解决了这两种函数尺度不一的问题;基于局部密度和距离函数乘积的变化率来确定聚类中心,并对重复或距离很近的聚类中心进行了消除,避免了聚类中心非均匀分布对聚类的影响;利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,依据邻近聚类数据群之间的距离来判断邻近聚类之间的融合,实现对点云数据的有效分割.基于二维离散数据聚类及不同分辨率点云数据分割的实验结果表明:所提算法不仅适用于二维离散数据的聚类,也适用于三维点云数据的分割,且分割精度和稳定度要优于常规的CFDP、K-means、DBSCAN、DPC聚类算法和深度学习方法. 相似文献
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遥感图像的二维散点图是表达2个波段组合光谱空间结构信息的最佳图示方式,但以往的工作只是研究了光谱数据点阵空间的背景-异常子空间模型,遥感图像二维散点图的分布规律、形态规则、多层次聚类套叠等基本空间几何结构特征,基于2个波段概率密度联合高斯分布模型估计二维散点图的椭圆几何参数,以及遥感图像背景、干扰与蚀变异常同二维散点图空间结构的关系等.该文进一步研究了基于物理意义的遥感图像二维散点图的类型划分问题,并通过实例分析阐述了不同类型的二维散点图在遥感蚀变信息提取中的应用,表明依据这样的类型划分不仅能够定位出相应遥感图像的背景、干扰与蚀变信息,而且可以为遥感蚀变信息提取方法的选择提供理论依据,具有较好的应用效果. 相似文献
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从力学的角度来考虑空间聚类问题,并结合地理学基本规律提出了一种基于力学思想的空间聚类有效性评价指标(简称SCV)。实验分析表明,本文提出的评价指标能够更准确、高效地对二维地理空间数据的硬聚类结果进行有效性评价。 相似文献
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基于村庄资源现状与人口特征识别,以广东省云浮市新兴县为研究对象,从“资源现状”与“人口特征”两方面分别评估各村发展现状,结合二维组合聚类方法提出4种一级村庄发展类型。在此基础上,运用系统聚类方法进一步识别出8种不同的二级村庄发展类型。结果表明,新兴县村庄资源现状与人口分布有较明显的空间分异特征,县域东北部村庄的发展情况较好,相同类型的村庄相互集聚;在村庄发展需求差异化识别方面,各类村庄的发展需求呈现多元化。研究检验了新兴县现有资源分配的合理性,为乡村振兴背景下优化村镇资源配置,提高乡村生活保障,提升村庄智能化治理能力等提供依据和参考。 相似文献
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本文介绍一种基于非线性映射的聚类分析方法。它的优点在于能使指标或样本之间的关系在二维平面图上一目了然,从而,能很方便地利用计算机自动绘出聚类图。最后给出综合制图的一个范例,分类结果与已知聚类图完全一致。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(7)
建立了一种新的聚类算法——模糊投影寻踪聚类(fuzzy projection pursuit cluster,FPPC)算法,实现了投影寻踪聚类(projection pursuit clustering,PPC)算法与模糊聚类迭代(fuzzy clustering iterative,FCI)算法的良好融合。FPPC算法首先建立了一种新的投影指标函数,该函数由投影值标准差和投影点广义欧氏权距离平方和构成,能避免传统PPC中选取惟一参数密度窗宽时完全依赖经验来决定的问题;然后采用投影技术对高维数据进行降维处理,执行FCI步骤来对低维样本集进行初次聚类运算;接着通过寻找最优投影方向的过程,对样本集进行PPC的二重聚类。在FPPC求解过程中,运用了由混沌理论、文化算法与差分进化算法融合而成的混沌文化差分进化算法进行优化处理。实验仿真表明,FCI与PPC双重迭代聚类的FPPC算法拥有更优的聚类精度及有效性。 相似文献
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提出了一种基于多尺度小波融合和改进的非监督模糊聚类的多光谱遥感影像变化检测方法。该算法解决了目前很多算法造成虚警率较高,而且未能充分利用像元之间空间关系的问题。首先利用二维离散小波(DWT)多尺度分解的方式来构造差异图,通过对两种小波分解系数融合的方式来抑制噪声点和突出变化区域。考虑到像元之间的空间位置信息,在融合后的基础上采用改进的模糊局部信息聚类(IFLICM)的方法得到变化检测结果。对两个时相的多光谱遥感卫星影像进行变化检测试验,试验表明基于融合的变化检测结果精度更高,并且改进后的聚类算法效果比其他聚类算法效果更好。 相似文献
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讨论了信息熵和均匀光谱间隔(USS)两种无监督高光谱影像波段选择方法,分析比较了基于K均值聚类的欧氏距离、相关系数以及光谱角3种相似性度量。实验表明,利用USS对高光谱影像降维,采用将欧氏距离作为相似性度量的K均值聚类方法进行影像分类,所得到的分类结果精度较高,计算时间较短。 相似文献
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提出了一种顾及空间物理约束的多密度网格聚类算法。该算法通过对障碍物和便利体两种物理约束的数据化处理,降低了聚类的复杂度。利用既有聚类数据又有障碍物的网格单元的二次分割方式来提高聚类精度。针对不同便利体对聚类影响的差异,引入便利度概念。用网格单元密度、单元间质心的曼哈顿距离和便利度三因素来构造判别函数,判别单元间的相似关系。理论分析和实验结果表明,在有任意形状物理约束的空间中,该算法能有效地对不同形状、大小和密度的数据集聚类。 相似文献
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CLIQUE是一种重要的数据挖掘算法,广泛应用于大型数据库中的高维数据聚类。分析了CLIQUE算法的主要思想以及聚类算法在地震目录分析中的研究现状,提出了利用CLIQUE算法对全球地震目录进行聚类处理的流程。根据时空数据的多维特征,首先划分子空间计算密集单元,再将其连接聚簇并投影至各个维度进行可视分析。以近40 a(1977-2016年)的全球地震目录为数据源进行CLIQUE聚类实验,结果表明CLIQUE能有效发现地震现象在不同维度下呈现的聚集模式,且相对于其他聚类算法具有较高的效率。本文方法具有一定的可靠性与实用性,能够为地震事件的评估和防范提供决策依据。 相似文献
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非监督波段选择方法是高光谱图像降维的主要方法,但现有方法应用到实际高光谱图像分类时,分类精度并不理想。本文提出一种改进的基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法,主要通过对传统的K-means聚类算法进行两方面改进:一方面是相似性度量函数;另一方面是聚类中心的选取。然后,通过实验数据用支持向量机法(SVM)对所提算法及现有的三种非监督波段选择方法进行分类。最后,用总体精度(OA)和Kappa系数评价分类结果。表明本文所提方法在分类精度方面优于其他现有方法。 相似文献
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针对海面舰船等具有一定空间稀疏性的合成孔径雷达成像场景,提出了一种稀疏场景目标的距离像峰值聚类分割成像方法。首先采用小波降噪算法对SAR原始回波数据进行预处理,通过距离压缩和距离徙动校正获得不同观测位置的距离像,利用基于二阶差分算子的快速峰值检测算法检测距离像峰值点,对峰值检测结果距离维聚类后方位向成像,实现了距离向能量区间稀疏目标的分割成像;对峰值检测结果距离-方位二维聚类后方位向成像,实现了距离向能量区间与方位向合成孔径时间无耦合稀疏目标的分割成像。仿真结果表明,对海面舰船等具有空间稀疏性的成像场景,所提方法能够实现目标的有效分割成像,不仅在完整保留目标回波信息的同时大幅度地降低了方位向压缩的运算量,而且分割成像结果更有利于目标的快速识别。 相似文献
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目前常用的几种基于划分的聚类方法主要处理数值型数据,能有效处理实际应用领域中常用的包括数值和符号混合数据的聚类算法则较少。基于此问题,文章根据k均值、k中心点和k众数等基于划分的聚类方法各自的特点,对其进行集成与改进,提出一种能够应用于混合类型数据的聚类分析方法,即将所有的混合类型变量转换到共同的标度区间[0.0,1.... 相似文献
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通过遥感影像与基准年数据对比获得变化信息是目前地表覆盖数据增量更新的主要变化数据来源,但现有方法不能直接更新地表覆盖矢量数据。本文设计了一种包含变化对象的空间位置和类型信息的地表覆盖增量数据模型,发展了一种引入面/面二维交细分类型的地表覆盖矢量数据增量更新方法。该方法首先采用基于目标整体交、差结果的欧拉数的E-WID层次拓扑关系模型区,分析了地表覆盖矢量数据更新中的14种二维交细分拓扑关系类型;然后根据这些二维交细分类型,设计了9条自动更新处理规则。最后开发了一套基于根据二维交细分类型处理规则的地表覆盖数据增量更新原型系统,并用实际数据验证了其正确性。 相似文献
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分带K-均值聚类的平面标靶定位 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种分带K-均值聚类的平面标靶定位方法.根据标靶与测站距离的限制条件,推导了较大噪声点的剔除公式,在整体最小二乘拟合平面的基础上增加了噪声点二次剔除的方法,对经过噪声点剔除的点云数据进行分带、聚类处理.同时,对每一带的聚类中心进行均值化处理,得到每一带的中心点,通过求取不同带中心的均值来确定标靶中心点.实验结果表明,分带K-均值聚类的平面标靶定位模型较适合于平面标靶同名点确定. 相似文献