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문제 정의
- 본 논문은 PCM 알고리즘과 베이시안 분류알고리즘을 통합한 고해상도 위성영상의 효과적인 분류방법을 제안하였다. PCM 알고리즘은 각 클러스터에 속하는 정또가명확한 속성 데이터는 가능한 높은 소속도를 부여하고, 그렇지 못한 속성데이터는 낮은 소속도를 부여한다.
- 본 연구에서는 IKONOS 다중분광 위성영상에서 선정한 훈련 데이터들이 최종 분류 후 처음 선정된 항목으로 잘 분류 되었는가를 확인하였다. □ 결과 일반적인 최대우도 분류보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
- 본 연구에서는 PCM 알고리즘과 베이시얀 분류기법을 통합한 분류 방법을 제안하였다. PCM 알고리즘에 의하여 각 분류 항목별로 분류된 데이터에서 소속도가 0.
- 본 연구에서는 PCM(Possi미istic C-Means) 알고리즘과베이시안 분류기법을 통합한 분류 방법을 제안하였다. PCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터와의 거리에 소속 도를 부여하는 퍼지 C-Means 알고리즘과 달리 소속 도를 각 데이터와 클러스터 중심간의 절대거리에 의존하는 방법으로 퍼지 C-Means 알고리즘이 가지는 대성 문제를 해결하였다.
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