ArcGIS教程：使用Isodata聚类算法进行数据分析

"ArcGIS教程：使用Isodata聚类算法对多维属性空间的像元进行自然分组，并将结果保存为ASCII特征文件，用于非监督分类。" ArcGIS中的Iso聚类是一种非监督学习方法，它利用Isodata聚类算法在多波段数据中寻找自然的像元群体。该工具特别适用于分析具有多个变量或属性的空间数据，例如遥感图像，其中每个像元可能代表不同波段（如红、绿、蓝和近红外）的反射率。 **Isodata聚类算法原理** Isodata聚类算法是一种迭代的合并和分裂过程，旨在找到最佳的聚类数量和分配。它开始时假设每个像元都是一个独立的类，然后根据相似性标准（如欧氏距离）逐步合并类。当满足预设条件（如达到最小类大小或满足迭代次数）时，算法停止。Isodata算法的独特之处在于它能够自动调整类的数量，使得每个类内部的方差最小化，同时最大化类间的方差。 **工具使用方法** 1. **输入参数**：输入波段列表是工具的主要输入，可以是单波段或多波段栅格数据。这些波段的组合将形成聚类的基础。 2. **类数**：用户可以选择任何数量的类，但最小值为二。没有最大限制，不过更多的类可能需要更多迭代。 3. **最小类大小**：这个参数决定了合并类之前每个类必须包含的最小像元数量。建议值是输入栅格波段中图层数的10倍左右。 4. **采样间隔**：设置在聚类计算中使用的像元频率，通常用于优化计算效率。较小的值会更精确，但计算量更大。 5. **输出特征文件**：结果将保存为ASCII特征文件，包含类的统计信息，可用于后续的非监督分类。 **注意事项** - 输出的类ID从1开始，按顺序递增至输入的类数。 - 不应修改ASCII特征文件的任何统计信息，否则可能影响分类结果。 - 数据范围的一致性对于获得更好的结果至关重要。若波段数据范围差异大，可以使用地图代数进行归一化处理。 - 输入多波段栅格时，可以选择特定波段作为工具的输入，这可以通过图层管理或创建新的多波段图层来实现。 ArcGIS的Iso聚类工具提供了一种强大的方法，用于在多维度空间数据中识别潜在的地理模式，这对于环境监测、资源调查和变化检测等应用非常有用。通过理解和正确使用Isodata算法，用户能够提取出数据中的隐藏结构，进而进行更深入的分析和决策。