GEE 土地分类——基于sentinel-2影像的非监督分类

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简介

函数

Arguments:

Returns: Clusterer

代码

结果

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简介

GEE 土地分类——基于sentinel-2影像的非监督分类

非监督分类是一种机器学习任务，其目标是在没有标签的情况下将数据集中的样本划分为不同的类别或群组。与监督分类不同，非监督分类不需要事先给定样本的类别信息，而是通过分析数据集中的模式、相似性和关系来自动进行分类。

非监督分类通常用于数据探索和模式发现，可以帮助我们理解数据集的内在结构和特征。它可以帮助我们发现数据中的隐藏模式、聚类相似样本、识别异常值等。

常见的非监督分类算法包括聚类算法（如K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等）、降维算法（如主成分分析、t-SNE等）以及关联规则挖掘算法（如Apriori算法）等。这些算法可以根据数据的分布、相似度度量和特征提取等方法来进行分类。

非监督分类可以应用于多个领域，例如市场分割、图像分析、文本挖掘、生物信息学等。它可以帮助我们发现潜在的市场细分、图像中的对象或场景、文本的主题等。

函数

ee.Clusterer.wekaKMeans(nClusters, init, canopies, maxCandidates, periodicPruning, minDensity, t1,