针对模糊C均值聚类算法存在受初始聚类中心影响较大、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷，本文将布谷鸟算法与FCM聚类算法结合，提出一种改进布谷鸟优化模糊C均值的遥感影像分类算法。该算法利用布谷鸟算法全局性与鲁棒性的优点，弥补了传统FCM算法聚类中心选取的随机性，使用自适应步长、发生概率值，使步长、发生概率值随迭代次数的增加而变化，不仅可提高种群搜索后期的局部搜索能力，而且减少了算法的时间复杂度。试验表明，改进的算法具有良好的分类效果与运行效率。
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