核概率距离聚类方法及应用

研究聚类分析新方法一直是统计学和机器学习研究领域普遍关注的课题。针对概率距离聚类算法不能解决非线性可分聚类问题的缺欠，笔者应用核函数理论将该模型拓展成为一种能够解决非线性可分聚类问题的统计模型，称为核概率距离聚类分析模型。研制出一种应用新模型进行遥感图像非监督分类研究的实施策略和可行算法；在GDAL遥感图像数据输入输出函数库基础上，用VC++语言开发了遥感图像核概率距离聚类分析算法程序；用ERDAS软件提供的一幅7波段491像素×440像素大小的TM图像进行新方法分类应用实验研究。对比了新模型和其原版本的TM遥感图像非监督分类效果，结果表明新模型的非监督分类效果优于原有的分类模型。