非监督分类的方法有哪些,非监督遥感图像分类举例

试比较监督分类和非监督分类方法 2023-12-28 16:23 349 墨鱼

试比较监督分类和非监督分类方法

非监督分类的方法有哪些,非监督遥感图像分类举例

非监督分类定义：是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规律，随其自然地进行盲目的分类。原理：遥感图像上的同类地物在相同的表面结非监督分类也称聚类( 集群) 分析，使用的方法有图形识别、系统聚类、分裂法和动态聚类等。其中，比较实用的是动态聚类。它是首先根据经验和分类数，选定若干个均

监督分类是需要学习训练的分类方法，需要自己选择样本，需要先学习后分类；非监督分类不需要人工采集地物样本点数据，多是通过聚类的方法来自动分类，可以边学习边1、监督分类对于遥感图像上样本区内的地物的类属已有先验的知识，即已经知道它所对应的地物类别；非监督分类对于遥感图像地物的属性不具有先验知识。2、监督分

≥▽≤ 常用的非监督分类方法有K均值、层次聚类等。在实际应用中，监督分类和非监督分类各有其适用场景。监督分类适用于已知目标区域中地物类型已知或需要分类的地物类非监督分类是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验类别标准的图像分类，是以集群为理论基础，通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。

如果发现数据集呈现某种聚集*,则可按自然的聚集*分类，但不以与某种预先的分类标号对上号为目的。例如图5.1道路图像，有监督学习方法的目的是找到“道路”，而百度试题题目非监督分类的方法有A.K-均值聚类法B.ISODATA算法聚类分析C.最大似然分类D.最小距离法相关知识点：试题来源：解析A.K-均值聚类法；B.ISODATA算法聚类分析反馈

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