An Unsupervised Learning Algorithm Based on Classification Weight and Mass Center Driving
基于分类权与质心驱动的无监督学习算法
来源:互联网摘选分类过程中,论文采用期望最大化(Expectation maximization)算法在合并的策略下对PCA变换后的数据求解混合模型,并应用所提出的准则进行模型选择从而确定待分类的类别数。
来源:互联网摘选主要工作成果如下:1.提出了一种结合纹理特征的遥感图像非监督分类法。
来源:互联网摘选随着对极化SAR(synthetic Aperture Radar)图像分类研究的深入,近年来许多监督和非监督分类方法被相继提出。
来源:互联网摘选
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