答:1.最大距离法: 定义:最大距离法是指以所有簇间样本点距离的最大值作为簇间距离的度量。它取尽可能离得远的对象作为聚类中心,从而提高了划分初始数据集的效率。 2.最小距离法: 定义:最小距离法是利用训练样本中各类别在各波段的均值,根据各像元离训练样本平均值的距离的大小来决定其类别。它也可以被看作...
从上面的步骤可以看出,最大最小距离算法可以概括的描述为以“试探类间欧氏距离最大”作为预选出最初聚类中心的条件;根据最小距离中的最大距离情况,确定其余的聚类中心;将全部聚类中心确定完之后,再按最近距离将所有模式划分到各类中去。算法的关键是怎样算新类,以及新类中心如何确定。因为算法的核心是寻找最小距离中...
K-means聚类算法在分区聚类领域广受应用，然而其初始聚类中心点选择的随机性可能导致结果的不确定性。提出最大最小距离法（Max-Min Distance）选择初始中心点，以提高聚类结果的稳定性和质量。此方法通过计算数据对象对簇内总距离贡献，选择最小贡献者作为初始种子，逐步扩展聚类中心。理论原理说明如下：在单...
原理不同、应用不同具体如下：1、最大最小距离法是一种基于距离的聚类方法,它的原理是将数据集中的每个样本看作一个独立的簇,然后逐步合并距离最远的两个簇,直到所有样本都被合并为一个簇或达到预设的聚类数目。2、应用不同：
5 结果对比 通过表1可知，最小距离法、最大似然法与支持向量机所得遥感影像分类结果的总体精度分别为82.02%、96.50%与98.18%，Kappa系数分别为0.7014、0.9318与0.9637。由整体观之，总体精度与Kappa系数的提升是同步的，二者增长趋势与程度较为近似；三种方法中，最小距离法所得结果精度最低，支持向量...
最大最小距离聚类算法步骤如下: ① 给定 θ, 0 < θ < 1 ,并且任取一个样本作为第一个聚合中心, Z1 = x1 。② 寻找新的集合中心: 计算其它所有样本到 Z1 的距离 Di1 :若 Dk1 = max{Di1} ,则取 xk 为第二个聚合中心 Z 2 , Z 2 = x6 。 i 计算所有样本到 Z1 和 Z 2 的距离 Di1 ...
8.如果一共仅仅要三个聚类中心.那么比較每一个样本点到三个聚类中心的距离.距离最小者即符合该类,属于该类. 改近的最大最小距离算法: 设样本集为X{x(1),x(2)...},此样本集最多分为3类,即k=1或k=2或k=3 1.首先将样本集合的数据进行升序排序Y(y(1),y(2)...y(N)) 2.假设样本集至少...
通过前述最小距离法、最大似然法与支持向量机三种分类方法,我们获得了各分类方法得到的直接结果图像。而为了使得分类得到的结果得以更为广泛的应用,我们往往还需要对其加以进一步处理,即分类后处理。分类后处理一般包括小斑块处理、分类统计、修改各类别显示颜色等步骤。
python最大最小距离算法贴近度评价法 1、大最小贴近度评价法 概念: 贴近度表示两个模糊几何之间的彼此接近程度,在模糊模式识别方法中采用贴近度的大小识别待判别模糊子集的模式类别。为衡量待识别子集的类别,需要判别各个阶段与标杆模糊集合之间的相对贴近程度。
随后,我们对最大似然法与支持向量机所得到的分类结果图像依次执行以上操作,得到三种图像分类方法各自的精度评价指标如表1所示。 关于最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像分类方法各自精度的对比分析,置于本文第5部分讨论。 4 分类后处理 ...