基于K-means算法的遥感图像分类（附带Matlab代码）

遥感图像分类是遥感技术中的一个重要任务，它可以将遥感图像中的像素点划分到不同的类别中，以实现对地物类型的自动识别和分析。K-means算法是一种常用的聚类算法，可以用于遥感图像分类。本文将介绍如何使用K-means算法实现遥感图像分类，并提供相应的Matlab代码。

K-means算法的基本思想是将n个样本划分为k个簇，使得簇内的样本相似度最高，而簇间的样本相似度最低。在遥感图像分类中，我们可以将每个像素点看作一个样本，将其特征向量作为样本的特征，然后使用K-means算法将像素点划分到不同的簇中，从而实现图像分类。

下面是使用Matlab实现基于K-means算法的遥感图像分类的代码：

% 读取遥感图像
image = imread('remote_sensing_image.jpg'); 

% 将图像转换