【摘 要】
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FCM是应用最广泛的模糊聚类方法之一.与分明聚类不同,模糊聚类以隶属度描述实体类属的确定程度,对于聚类过程中的质心调整和聚类结果分析等,具有重要参考价值.常规FCM应用中,
【机 构】
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华东师范大学地理科学学院,华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室
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FCM是应用最广泛的模糊聚类方法之一.与分明聚类不同,模糊聚类以隶属度描述实体类属的确定程度,对于聚类过程中的质心调整和聚类结果分析等,具有重要参考价值.常规FCM应用中,一般以最大隶属度确定聚类结果中像素的类别归属,这种硬性划分,常常会将一些像素划分给了不恰当的类.本文采用的是一种软划分方法,它利用FCM聚类隶属度,对聚类结果做自适应解模糊处理.处理主要依据隶属度的背离特性（以类间隶属度标准差表征）和像素的空间依存关系（以邻域像素归属比例等表征）.主要流程包括：①以FCM聚类获取聚类隶属度矩阵;②计算一
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