机器学习感兴趣么?无监督的遥感图像分类感兴趣吗?来嘛!
大图镇楼
注释一下,一共通过无监督方式分类8种地物,由于是无监督,所以这8类分别是什么,也不知道,而且密密麻麻的,看的清么?
所谓的无监督,缺乏足够的先验知识,因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地,我们希望计算机能代我们完成这些工作,或至少提供一些帮助。根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题,称之为无监督学习(From 百度)。
无监督有其独特的优势,作为入门案例,不得不说十分优秀!
本案例利用K_Means方法
(继续盗图)
按照图中示例,通过距离,对影像图进行自动分类(或者说是聚类)
继续百度:
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。
一堆废话结束,现在看看原始的图像:
原始图像是一个Landsat 8 OLI的多光谱影像,影像中共8个波段,每个波段都可以作为聚类分析的数据输入部分,为此,在算法的自变量输入中,我将所有的数据都作为分类的依据:
X = img[:, :, :7].reshape(new_shape)
对因变量聚类为8个类型:
k_means = cluster.KMeans(n_clusters=8)
然后。。。结果,再放一次图吧
最后,想知道怎么实现的吗?这回我鸡贼了,请你们关注我的公众号:一个有趣的灵魂W。
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就能下到数据和代码啦。代码的数据输入路径部分要你们自己改。
最后的最后,希望你们都学不会,然后疯狂的关注我的公众号。
一个有趣的灵魂W
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