无监督深度学习图像分类思路

非监督分类——非监督分类只能把样本区分为若干类别,而不能给出样本的描述;其类别的属性是通过分类结束后目视判读实地调查确定的。

非监督分类也称聚类分析

相似性度量

非监督法与监督法都是以图像的灰度为基础

分类方法
(一)波普图形识别分类
(二)聚类分析:
    1.动态聚类。聚类的方法主要有基于最邻近规则的试探法、K-means均值算法、迭代自组织的数据分析法(ISODATA)等。
    2.模糊聚类法。模糊分类根据是否需要先验知识也可以分为监督分类和非监督分类.。
    3.系统聚类。这种方法是将影像中每个像元各自看作一类,计算各类间均值的相关系数矩阵,从中选择最相关的两类进行合并形成新类,并重新计算各新类间的相关系数矩阵,再将最相关的两类合并,这样继续下去,按照逐步结合的方法进行类与类之间的合并,直到各个新类间的相关系数小于某个给定的阈值为止。

    4.分裂法。又称等混合距离分类法,它与系统聚类的方法相反,在开始时将所有像元看成一类,求出各变量的均值和均方差,按照一定公式计算分裂后两类的中心,再算出各像元到这两类中心的聚类,将像元归并到距离最近的那一类去,形成两个新类. 然后再对各个新类进行分类,只要有一个波段的均方差大于规定的阈值,新类就要分裂。

《无监督深度学习彩色图像识别方法-康晓东,王 昊,郭 军,于文勇》


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