FCM对卫星云图进行云聚类和云分类自己总结

python_三维激光点云的地面分割,以及非地面点云数据的聚类,并且进行可视化。以某条道路区域的点云数据为样本进行测试,文件中包含有测试数据,以及代码运行聚类的效果图。

应用基于水平集的多相活动轮廓模型对云图进行多类别分割,云图被自动分割成几个区域,不同区域就对应着不同的云顶高度,区域分割结果可以使对一幅云图中不同高度云的分布以及哪种类型的云占主体有总体的认识和了解,

首先应用基于变分的图像融合方法对DMSP气象卫星夜间微光云图和红外云图进行融合,在此基础上应用快速C-V模型图像分割方法对图像进行分割,将云分割出来。结果显示,与源图像相比,融合图像中包含了更多的关于

聚类算法的总结

使用python进行dbscn聚类,同时做了可视化,参数自己调,数据集改下路径导进去就好了1111111111111111

使用C#和arcengine，结合直接聚类法，根据地图上的点之间的距离对点进行聚类，并可以让用户自定义聚类的级别

对聚类与分类的简单介绍,适合于初学者了解相关技术。

可以运行老师的例子，结果和别人对过，可以采用多种输入，这个程序可以定很多点可以研究k-means算法性能

提出了一种基于k均值(k-means)聚类的点云精简方法。与包围盒法相比,在压缩率近似相同的条件下,k-means聚类方法能较好地保留细节特征,与原始数据的稠密稀疏分布更加一致,所建模型表面更光滑。

云计算聚类算法是一种高效的数据处理方法。一种先buffer后cluster的算法，可以大大提高数据处理速度。在数据划分方面，我们采用了一种基于数据行的划分方法，可以充分利用数据的特点，提高聚类效果。代