基于聚类分析和关联规则的降雨分析与实现

随着数字图像处理技术的发展,多角度、深层次挖掘卫星云图数据信息己成为一种必然发展趋势。根据卫星云图的特点应用了多种图像特征提取算法,包括图像的一、二阶距,分形维数特征和灰度梯度共生矩阵等算法。给出了K—means的改进算法,算法的出发点是确保发现聚类中心的同时使同一类内的相似度大,而不同类之间的相似度小。文中又引入了“事务模式”这一全新概念,基于它对Apriori算法改进后,算法用于云图和雨量数据间的关联规则挖掘,不仅获得了较好的实验结果,也满足了效率需求。     

基于聚类分析和关联规则的降雨分析与实现

随着数字图像处理技术的发展,多角度、深层次挖掘卫星云图数据信息己成为一种必然发展趋势。根据卫星云图的特点应用了多种图像特征提取算法,包括图像的一、二阶距,分形维数特征和灰度梯度共生矩阵等算法。给出了K-means的改进算法,算法的出发点是确保发现聚类中心的同时使同一类内的相似度大,而不同类之间的相似度小。文中又引入了"事务模式"这一全新概念,基于它对Apriori算法改进后,算法用于云图和雨量数据间的关联规则挖掘,不仅获得了较好的实验结果,也满足了效率需求。