监督分类的方法,用于监督分类

监督类型 2023-11-11 15:24 178 墨鱼

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监督分类的方法,用于监督分类

监督分类的方法有哪些？1.最小距离分类法最小距离分类法是以特征空间中的距离作为像元分类的判别准则。每一像元用一个由该像元各波段的反射率或灰度值构成的向量表示，以向量之间的监督分类一般是先选取图像中已知样本(训练区域)的统计数据，找出分类参数和条件，建立判别函数，然后对整幅图像或待分类像素进行分类。遥感图像处理中常用的监督分类方法有最小距离法、

第三部分监督学习——分类(基于判别式的方法)(参数方法——判别式参数估计) 第四部分监督学习——回归第五部分监督学习——关联规则第六部分维度规约(特征情感分类是目前自然语言处理领域的一个具有挑战性的研究热点，该文主要研究基于半监督的文本情感分类问题。传统基于Co-training的半监督情感分类方法要求文本具备大量有用的属

≥ω≤ 监督分类——简单来说就是提前设定几种类别，并给予每种类别一定的样本量，基于这些样本，采用一些分类的计算方法，进行分类。影像分类的方法有最大似然法、交互式监督分类、随机树和监督分类通常有四种方法：一、K最近邻(K-Nearest Neighbors)法K最近邻(KNN)法是最常用的监督分类法之一。它是一种基于实例的方法，其假设一个新实例的类别可以由它最近的训练

＋﹏＋答：监督分类的主要方法有以下三种：1)平行六面体法：这种方法的优点是分类标准简单，计算速度快。主要问题是按照各个波段的均值和标准差划分的平行多面体与实际地物类的点群形表6.1 六种监督分类器说明选择不同的分类器器需要设置的参数不一样。1.平行六面体(1) 在Toolbox工具箱中，双击Classification/Supervised Classification/Parallelepiped Classif

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