In the next step, the unsupervised

In the next step, the unsupervised fuzzy k-means method was applied to both backscatter-filtered and texture-analyzed images. The unsupervised fuzzy k-means classifier was the most common clustering method used in a number of studies that mapped ice cover in Canadian rivers (e.g., [7,10–12,16]. The aim of the fuzzy k-means approach is data reduction, to aid in information transfer in the field of pattern RADARSAT-2 (FOW3) 15/12/13-25/02/14 RADARSAT-2 (FQ17W) 19/12/14-01/03/15 Mean HH_backscatter 15/12/13-25/02/14 STD HH_backscatter 15/12/13-25/02/14 Mean HH_backscatter 19/12/14-01/03/15 STD HH_backscatter 19/12/14-01/03/15 CV 15/12/13-25/02/14 CV 19/12/14-01/03/15 Inter- annual variation 2013-2014 & 2014-2015 Remote Sens. 2015, 7 13676 recognition [32–34]. Data reduction is conducted by translating a multiple attribute description of an object into k membership values, with respect to k classes which represent the fuzzy behaviour. For further details on the fuzzy k-means algorithm, readers are refer to Sulaiman et al. [33], Dehariya et al. [32], and Jain [34]. In general, the fuzzy k-means classifier uses an iterative procedure that starts with an initial random allocation of the objects to be classified into k clusters. Given the cluster allocation, the centre of each cluster is calculated as the weighted average of the attributes of the objects.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในขั้นตอนต่อไป unsupervised เอิบ k-หมายถึงวิธีการใช้ทั้ง backscatter กรอง และ วิเคราะห์พื้นผิวภาพ Classifier unsupervised เอิบ k-หมายถึงไม่ทั่วระบบคลัสเตอร์วิธีการที่ใช้ในการศึกษาที่แมปฝาน้ำแข็งในแม่น้ำในแคนาดา (เช่น, [7,10-12,16] จุดมุ่งหมายของวิธี k-หมายถึงเอิบคือ ข้อมูลการลด เพื่อช่วยในการโอนข้อมูลในรูปแบบ RADARSAT-2 (FOW3) 15/12/13-25/02/14 RADARSAT-2 (FQ17W) 19/12/14-01/03/15 หมายถึง HH_backscatter 15/12/13-25/02/14 มาตรฐาน HH_backscatter 15/12/13-25/02/14 หมายถึง HH_backscatter 19/12/14-01/03/15 มาตรฐาน HH_backscatter 19/12/14-01/03/15 CV 15/12/13-25/02/14 CV 19/12/14-01/03/15 อินเตอร์ประจำปี เปลี่ยนแปลงปี 2013-2014 และ 2014-2015 รีโมท Sens. 2015, 7 13676 รู้ 32 – 34] ลดข้อมูลจะดำเนินการคำอธิบายคุณลักษณะหลายวัตถุเป็นค่าสมาชิก k เกี่ยวกับระดับ k ซึ่งแสดงถึงพฤติกรรมชัดเจน สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึม k-หมายถึงเอิบ อ่านอ้างอิง Sulaiman et al. [33], Dehariya และ al. [32], และเจน [34] ทั่วไป classifier เอิบ k-วิธีใช้กระบวนการซ้ำที่เริ่มต้น ด้วยการจัดสรรแบบสุ่มเริ่มต้นวัตถุการแบ่งคลัสเตอร์ k ได้รับการจัดสรรคลัสเตอร์ ศูนย์กลางของแต่ละคลัสเตอร์จะคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของแอตทริบิวต์ของวัตถุ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในขั้นตอนต่อไปเลือนหากินวิธี k หมายถึงถูกนำไปใช้ทั้งในการกรองแสงสะท้อนและภาพพื้นผิว-วิเคราะห์ เลือนใกล้ชิดลักษณนาม k หมายถึงเป็นวิธีการจัดกลุ่มที่พบมากที่สุดมาใช้ในการศึกษาที่แมปน้ำแข็งปกคลุมในแม่น้ำแคนาดา (เช่น [7,10-12,16]. จุดมุ่งหมายของวิธี k หมายถึงเลือนข้อมูล ลดลงเพื่อช่วยในการถ่ายโอนข้อมูลในด้านของรูปแบบ RADARSAT-2 (FOW3) 15/12 / 13-25 / 02/14 RADARSAT-2 (FQ17W) 19/12 / 14-01 / 03/15 หมายถึง HH_backscatter 15 / 12 / 13-25 / 02/14 STD HH_backscatter 15/12 / 13-25 / 02/14 หมายถึง HH_backscatter 19/12 / 14-01 / 03/15 STD HH_backscatter 19/12 / 14-01 / 03/15 CV 15 / 12 / 13-25 / 02/14 CV 19/12 / 14-01 / 03/15 อินเตอร์รูปแบบประจำปี 2013-2014 และ 2014-2015 ระยะไกล Sens. ในปี 2015 ได้รับการยอมรับ 7 13676 [32-34]. ลดลงข้อมูลเป็น ดำเนินการโดยแปลคำอธิบายแอตทริบิวต์หลายวัตถุเข้าไป k ค่าสมาชิกที่เกี่ยวกับ k ชั้นเรียนซึ่งเป็นตัวแทนของพฤติกรรมเลือน. สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับขั้นตอนวิธี k หมายถึงเลือนผู้อ่านจะหมายถึงสุไลมาน et al. [33], Dehariya et al. [32] และเชน [34]. โดยทั่วไปเลือนลักษณนาม k หมายถึงขั้นตอนการใช้ซ้ำที่เริ่มต้นด้วยการจัดสรรแบบสุ่มเริ่มต้นของวัตถุที่จะจำแนกออกเป็นกลุ่ม k ได้รับการจัดสรรคลัสเตอร์เป็นศูนย์กลางของแต่ละกลุ่มจะถูกคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของคุณลักษณะของวัตถุนั้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในขั้นตอนต่อไป วิธีฟัซซี่ k-means unsupervised ถูกนำไปใช้ทั้งแบคสแคตเตอร์กรองและพื้นผิว วิเคราะห์ภาพ โหลด k-means unsupervised ลักษณนามเป็นข้อมูลที่พบมากที่สุดวิธีการที่ใช้ในงานวิจัยที่แมปน้ำแข็งปกคลุมในแม่น้ำแคนาดา ( เช่น [ 7,10 – 12,16 ] จุดมุ่งหมายของฟัซซี่ k-means แนวทางการลดข้อมูลเพื่อช่วยในการถ่ายโอนข้อมูลในฟิลด์ของรูปแบบ radarsat-2 ( fow3 ) 15 / 12 / โอกาส / 02 / 14 radarsat-2 ( fq17w ) 19 / 12 / 14-01 / 03 / 15 หมายถึง hh_backscatter 15 / 12 / โอกาส / 02 / 14 STD hh_backscatter 15 / 12 / โอกาส / 02 / 19 / 12 / hh_backscatter 14 หมายถึง 14-01 / 03 / 15 STD hh_backscatter 19 / 12 / 14-01 / 03 / 15 CV 15 / 12 / โอกาส / 02 / 14 และ 19 / 12 / 14-01 / 03 / 15 ระหว่างปี 2013-2014 &การ 2014-2015 ระยะไกล sens. 2015 ,7 13676 รับรู้ [ 32 – 34 ) การลดข้อมูลที่จัดทำโดยการแปล attribute หลายรายละเอียดของวัตถุลงในค่า K สมาชิกด้วยความเคารพกับ K ชั้นเรียนซึ่งเป็นตัวแทนของพฤติกรรมแบบฟัซซี่ สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟัซซี k-means ขั้นตอนวิธี ผู้อ่านจะอ้างถึงสุไลมาน et al . [ 33 ] , dehariya et al . [ 32 ] และเชน [ 34 ] โดยทั่วไปฟัซซี่ k-means ลักษณนามใช้ซ้ำขั้นตอนที่เริ่มต้นด้วยการเริ่มต้นแบบสุ่ม การจัดสรรวัตถุออกเป็น k กลุ่ม ได้รับการจัดสรร ศูนย์ของแต่ละกลุ่มจะถูกคำนวณโดยเฉลี่ยแบบถ่วงน้ำหนักของคุณลักษณะของวัตถุ