K均值聚类

资 源 简 介

K均值聚类

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的无监督学习算法，特别适用于遥感图像处理中的像素分类任务。在处理遥感彩色图像时，每个像素的RGB值构成了三维特征空间中的向量，这正是K均值聚类发挥作用的理想场景。

选择合适的K值是首要任务。对于遥感图像，可以采用肘部法则来确定最佳聚类数。通过计算不同K值下的误差平方和，当曲线拐点出现时的K值往往是最优选择。初始聚类中心的选取也至关重要，常见的k-means++算法能有效避免随机初始化带来的局部最优问题。

距离测度的选择直接影响聚类效果。在RGB色彩空间中，欧氏距离是最自然的选择，它能准确反映颜色之间的感知差异。计算时直接测量两个像素点在RGB三维空间中的直线距离。对于某些特殊应用场景，也可以考虑曼哈顿距离或余弦相似度等其他度量方式。

迭代中止条件需要平衡精度和效率。常见的策略包括：设置最大迭代次数（如100次）、检查聚类中心移动距离是否小于阈值（如0.001）、或者观察目标函数值的变化率。在遥感图像处理中，由于像素数量庞大，适当地提前终止迭代可以显著提升计算效率而不明显损失分类质量。

这种基于K均值的遥感图像分析方法可以有效地将彩色图像分割为不同的颜色区域，为后续的地物分类、变化检测等应用奠定基础。算法的核心思想是通过不断调整聚类中心，使得同一类别内的像素尽可能相似，不同类别的像素尽可能不同。