39、聚类、无监督分类与特征降维的原理及方法

聚类、无监督分类与特征降维的原理及方法

1. 聚类空间分类及相关评估

在聚类空间分类中，可使用公式 (9.7) 对像素进行标注。基于用于生成聚类空间模型的 1000 个训练像素数据，能获得 95.7% 的总体准确率。使用每个类别 500 个像素的不同测试集时，准确率达到 95.9%。显然，该方法的性能取决于聚类步骤中数据空间的有效分割程度。这表明聚类的效果对分类准确率有重要影响，不同的数据分割方式可能会导致不同的分类结果。

以下是不同聚类数量对结果影响的示意表格（假设）：
| 聚类数量 | 准确率 |
| ---- | ---- |
| 5 | 90% |
| 10 | 93% |
| 15 | 95.7% |
| 20 | 95.9% |

从这个表格可以看出，随着聚类数量的增加，准确率有上升的趋势，但可能会存在一个最优值，超过这个值后准确率可能不再提升甚至下降。

mermaid 流程图展示聚类空间分类的基本流程：

graph LR
    A[训练数据] --> B[生成聚类空间模型]
    B --> C[像素标注]
    C --> D[评估准确率]

2. 聚类与无监督分类的相关文献

聚类分析在涉及大量数据的众多领域中是常用工具。在社会科学和自然科学领域，特别是数值分类学等领域，都能找到关于聚类算法的资料。由于遥感中使用的数据量巨大，可行的技术范围有限，一些处理方法包含了遥感中不常见的方法。以下是一些相关的文献：
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