A study of parameter values for a Mahalanobis Distance fuzzy classifier

Peter J. Deer; Peter Eklund

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A study of parameter values for a Mahalanobis Distance fuzzy classifier

机译：马氏距离模糊分类器的参数值研究

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A supervised Mahalanobis Distance fuzzy classifier (and the related fuzzy c-means clustering algorithm) requires the a priori selection of a weighting parameter called the fuzzy exponent. Guidance in the existing literature on an appropriate value is not definitive. This paper attempts to rigorously justify previous experimental findings on suitable values for this fuzzy exponent, using the criterion that fuzzy set memberships reflect class proportions in the mixed pixels of a remotely sensed image.

机译：监督的Mahalanobis距离模糊分类器（以及相关的模糊c均值聚类算法）需要先验选择加权参数，即模糊指数。现有文献中关于适当值的指导尚不确定。本文尝试使用模糊集隶属关系反映遥感图像的混合像素中的类比例的标准，严格证明以前的实验结果是否适合该模糊指数。

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来源
《Fuzzy sets and systems》 |2003年第2期|p.191-213|共23页
作者
Peter J. Deer; Peter Eklund;
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作者单位

School of Information Technology Information and Communication Technology, Griffith University, PMB50, QLD 9726, Gold Coast Mail Centre, Australia;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类模糊数学;
关键词
fuzzy classification; image processing;

机译：模糊分类图像处理;

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