关键词：聚类分析；模糊核C-均值聚类；非参数加权特征提取；样本空间分布
摘 要：高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容之一.模糊C-均值聚类算法因其算法简单、收敛速度快等优点受到广泛的关注.由于高光谱数据的维数较高,其光谱波段的非线性特性使得传统模糊C-均值聚类算法无法在原始空间得到较好的聚类结果.另外,模糊C-均值聚类算法在计算聚类中心时,仅使用了各样本对聚类中心的隶属度,忽略了样本之间固有存在的空间分布特征.为此提出了模糊核加权C-均值聚类算法,在计算模糊核聚类中心时,根据样本的空间分布特征,为每个样本分配不同的权值,使得每个核聚类中心随着样本的不同而各有不同.标准数据和实际高光谱数据的实验结果均表明,相比较传统模糊C-均值均聚类算法,模糊核加权C-均值聚类算法在总体分类精度上有较大的提高.