武汉大学遥感院模式识别(4)

: 聚类中心之间距离的阈值，即归并系数。L : 在一次迭代中可以归并的类别的最多对数。I : 允许迭代的最多次数。

聚类评价

指标评价

显示聚类的几何分布屏幕显示与实地抽样检核

借助文献、图件和已有成果

聚类中心之间的距离、聚类域中的样本数目、聚类域内样本的距离方差通过直观的分析，评价聚类的正确性。

监视屏除了可以显示聚类结果各类别的几何分布（一到三维）外，还可以将只需要用二维表征的聚类结果显示出来。前者是按模式维数进行，后者则不管模式维数是多少，都须以二维方式显示（如土地利用分类。）以进行分析和直观评价。

对于遥感影像，由于其多时相的特点，参照已有的图件和文献记载，和近期内已有的成果进行对比分

析，也有益于评价聚类结果。

第五章模式特征分析与选取

欧氏距离

1.模式与模式间的距离：

2.类内距离同一类模式内所有点之间距离平方的平均值。

3.类间距离

离散度

类间距离也可以用两类的中心点（均值）之间的距离来表示类间距离反映了不同类别在特征空间中的差异程度。

离散度是另一种形式的距离概念，

它以似然比表示，可以作为一个准则来确定选取哪些特征量以更好地区分诸类样本。

定义1.似然比

2.离散度

特征提