Google Earth Engine(GEE)——Kmeans聚类快速进行土地分类(双for循环快速调参)
2023-09-11 14:15:11 时间
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。
我们本次是研究通过不同的参数调整来实验我们的研究对象,当然可以叠加多层for循环查看结果,这次我们分别对分类的个数各所选择的初始化的分类方法进行for循环,剩下的所有参数都采用默认状态进行。
ee.Clusterer.wekaKMeans(nClusters, init, canopies, maxCandidates, periodicPruning, minDensity, t1, t2, distanceFunction, maxIterations, p
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