Google Earth Engine中使用K-Means聚类算法实现具有相同大小的集群

最新推荐文章于 2024-08-17 10:45:00 发布

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文章标签：算法 kmeans 聚类 GEE

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IxtProgramming/article/details/133155755

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本文介绍了如何在Google Earth Engine（GEE）和QGIS中应用K-Means聚类算法，以创建大小相同的集群。通过数据预处理、执行聚类、结果导出及在QGIS中的可视化，详细阐述了实现过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在本文中，我们将使用Google Earth Engine（GEE）和QGIS来实现K-Means聚类算法，并确保生成的集群拥有相同的大小。K-Means是一种常用的聚类算法，它可以将数据点分为预定数量的簇。通过调整算法参数，我们可以确保生成的簇具有相同的大小。

要开始使用GEE和QGIS进行K-Means聚类，我们需要进行以下步骤：

环境设置和数据导入
首先，在GEE中创建一个新的脚本。导入所需的库和数据。在这个例子中，我们将使用Landsat 8影像作为输入数据。您可以根据自己的需求选择其他数据源。

// GEE脚本

// 导入Landsat 8影像
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_123032_20140515'<

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Google Earth Engine: 使用K-means聚类进行快速土地分类

VwajAlgorithm的博客

09-21

397

本文将介绍如何使用Google Earth Engine的Python API在GEE中使用K-means聚类算法快速进行土地分类，并提供相应的源代码。通过使用Google Earth Engine的Python API和K-means聚类算法，我们可以快速进行土地分类。使用这些方法，我们可以在Google Earth Engine平台上进行高效的土地分类分析。注意：请确保在执行上述代码之前，已正确安装所需的Python库，并且已进行了Google Earth Engine的身份验证。

GEE python：使用geemap进行kmeans聚类土地分类（土地分类函数已经更新需要变动）

此星光明博客

06-30

707

安装地球引擎的Python API和geemap。geemap Python包是建立在ipyleaflet和folium包之上的，它实现了几个与地球引擎数据层交互的方法，比如Map.addLayer()、Map.setCenter()和Map.centerObject()。如果没有，它将安装geemap，它会自动安装其依赖项，包括earthengine-api、folium和ipyleaflet。这里我们需要改变一个函数，这里新的改变就是我们需要改变函数，ee.Classifier.libsvm（）

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【高性能计算】基于K均值的划分聚类实验

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06-21

1440

将y_corrected转换为numpy数组类型，并使用sklearn.metrics模块中的accuracy_score()函数，计算真实标签Y和校正后的标签y_corrected之间的精度，并将结果存储在accuracy_corrected变量中。k均值聚类将样本集合划分为k个子集，构成k个类，将n个样本分到k个类中，每个样本到期所属类的中心的距离最小。然后更新每个类的样本的均值，作为类的新中新；对固定的类中心，计算每个样本到类中心的距离，将每个样本指派到与其最近的中心的类中，构成聚类结果。

Google Earth Engine（GEE）——Kmeans聚类快速进行土地分类(双for循环快速调参)

此星光明博客

06-17

1994

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

GEE：无监督聚类算法（wekaKMeans）

养乐多的博客

05-16

1118

本文将介绍如何使用 Google Earth Engine（GEE）进行卫星图像 K-means 聚类分析的基本步骤，并提供相应的示例代码。结果如下图所示，

Google Earth Engine（GEE）——QGIS中具有相同大小集群的K-Means聚类

此星光明博客

11-21

2382

K-Means 聚类是一种流行的算法，用于自动将点分组为自然聚类。QGIS 带有处理工具箱算法“K-means 聚类”，它可以采用矢量图层并将特征分组为 N 个簇。该算法的一个问题是您无法控制每个集群中的最终点数。许多应用程序要求您将数据层分割成大小相等的集群或具有最少点数的集群。您可能需要的一些示例在规划 FTTH（光纤到户）网络时，人们可能希望将社区划分为至少 250 个房屋的集群，以放置节点。在销售团队之间平均划分销售区域/客户，将同一地区的客户分配到同一团队。 K-means 算法有一个变体

Google Earth Engine（GEE）——单景影像的监督分类的案例分析（k means算法对数据进行聚类）

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08-17

196

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reducer 输出名称决定输出 band 的名称：具有多个输入的 reducer 将直接使用输出名称，而具有单个输入的 reducer 将在输出名称前加上输入 band 名称（例如'10_mean'，'20_mean'等） .).本教程的主要目的是实现指定区域的森林非森林的分类，而样本点的选取都是随机选取的，我们加入的变量则按照DEM中的阴影和坡度作为参与分类的变量进行分析，最周通过kmeans聚类实现影像的分类。将给定的reducer应用于每个像素周围的邻域，由给定的内核确定。要使用的初始化方法。

【ERDAS遥感数据预处理】：中文教程，打造准确高效的遥感分析流程

通过对遥感影像的校正与配准、数据增强与滤波、分类与聚类的深入探讨，本文旨在提供一系列处理技巧和优化建议，以解决数据预处理中的实际问题。同时，本文预测了人工智能、标准化和自动化在遥感数据预处理领域的发展...

GEE土地分类：土地分类精度评定和分类后影像进行（Kmeans，Gmeans，SNIC (Simple Non-Iterative Clustering）聚类分析和滤波（focal_mode）分析

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本文主要简单介绍了k均值聚类的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法和示例，以及模型参数等。

使用Google Earth Engine进行云和雪的分析和K-Means聚类

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通过以上步骤，我们成功地使用Google Earth Engine进行了云和雪的分析，并导出了K-Means聚类分析后的影像结果。您可以根据自己的需求修改代码中的参数，例如调整云和雪的阈值、聚类的数量等，以获得更好的结果。在本文中，我们将介绍如何使用GEE来进行云和雪的分析，并将导出K-Means聚类分析后的影像结果。接下来，我们将对经过云和雪去除的影像数据应用K-Means聚类分析。最后，我们可以将聚类分析后的影像结果导出为GeoTIFF格式的文件。然后，我们需要对加载的影像数据应用云和雪的去除函数。

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无监督分类（聚类）该ee.Clusterer包处理Earth Engine 中的无监督分类（或聚类）。这些算法目前基于Weka 中的同名算法。Clusterer代码编辑器中的参考文档中提供了有关每个的更多详细信息。聚类器的使用方式与地球引擎中的分类器相同。聚类的一般工作流程是：组合具有数字属性的特征以在其中查找聚类。实例化一个聚类器。如有必要，设置其参数。使用训练数据训练聚类器。将聚类器应用于图像或特征集合。标记集群。训练数据是一个FeatureCollection将输入到.

K-means（K均值原型聚类）

nakaizura

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K-means原理,python实现，改进，sklearn应用，SPSS应用。所谓物以类聚，人以群分。相似的人们总是相互吸引在一起。数据也是一样。在kNN中，某个数据以与其他数据间的相似度来预测其标签，而K-means是一群无标记数据间的因为自我相似的聚拢。显而易见，K-means的目标为簇内密集而簇间稀疏。简单来说就是首先先确定k个初始点作为质心，然后将数据集中的每一个点分配到一个距其最近的簇中..........

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