Назад

Кластерный анализ

Методы классификации без обучения: К- средних и ISODATA основаны на кластерном анализе.

 Кластерами называют Кластерами называют группы пикселей, схожие по яркости. Такие группы выделяются в результате классификаций разными методами и обычно называют классами.

 Вся совокупность значений яркости пикселов рассматривается как пространство признака яркости (пространство спектральных признаков). Это пространство n мерное, где n – число спектральных каналов.

Значение яркости пикселов рассматривается как вектор fij где i и j значения яркости пиксела в разных спектральных каналах.

 На рисунке вектор яркости одного пиксела в двумерном пространстве признаков.

В процессе кластеризации сравниваются расстояния между векторами яркости. То есть векторы яркости пикселов изображающих один объект (явление) на снимке должны находиться близко друг от друга в пространстве признаков. Поэтому кластеры формируются так, чтобы в каждом из них расстояние между векторами яркости (спектральное расстояние) было минимальным, а расстояние между векторами разных кластеров было максимальным. То есть данный пиксел изображения относится к тому кластеру, расстояние вектора яркости центра которого до вектора яркости данного пиксела минимально.

Расстояние между двумя векторами (r) рассчитывается по формуле,

 

где к – номер спектрального канала.