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监督分类与非监督分类区别
监督分类非监督分类区别
答:
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,可以边学习边分类。监督分类:又称训练场地法,是以建立统计识别函数为理论基础,依据典型样本训练方法进行分类的技术。非监督分类:以
不同
影像地物在特征空间中...
监督分类非监督分类区别
答:
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,可以边学习边分类。监督分类:又称训练场地法,是以建立统计识别函数为理论基础,依据典型样本训练方法进行分类的技术。非监督分类:以
不同
影像地物在特征空间中...
城市地理学中比较
监督分类与非监督分类
的优缺点
答:
通过学习找到相同的类别,然后将该类与其它类区分开,但是非监督法与监督法都是以图像的灰度为基础。缺点:其分类的结果只是对
不同
类别达到了
区分
,但并不能确定类别的属性。
非监督分类
只能把样本
区分
为若干类别,而不能给出样本的描述;其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。
什么是
监督分类和非监督分类
?
答:
监督分类又称训练场地法、训练分类法,是以建立统计识别函数为理论基础、依据典型样本训练方法进行分类的技术,即根据已知训练区提供的样本,通过选择特征参数,求出特征参数作为决策规则,建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类。
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...
什么是
监督分类和非监督分类
答:
要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求,则此准则成立;反之,需重新建立分类的决策规则,直至满足分类精度要求为止。常用算法有:判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等。
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(已知)类别标准的...
什么是监督分类?什么是
非监督分类
答:
应用学科:测绘学(一级学科);摄影测量与遥感学(二级学科) 定义2:在遥感影像的计算机分类过程中,无需采用训练样板的分类技术,或没有先验知识的分类方法。 应用学科:地理学(一级学科);遥感应用(二级学科)
非监督分类
(Unsupervised Classification ) 是以
不同
影像地物在特征空间中类别特征的
差别
...
非监督分类
答:
的中心直至取得最好的聚类结果,分类时新的类别中心的确定是根据该类别内所有像元到类别中心的距离平方和之和最小这一原则。这一原则与 ISODATA 方法并无本质
区别
。
非监督分类
由于事先不需训练样本,故处理速度较快,较客观,并能为监督分类的训练样区选择提供参照,一般在有目的的监督分类之前进行。
非监督分类
的具体概念
答:
非监督分类
也称聚类分析。一般的聚类算法是先选择若干个模式点作为聚类的中心。每一中心代表一个类别,按照某种相似性度量方法(如最小距离方法)将各模式归于各聚类中心所代表的类别,形成初始分类。然后由聚类准则判断初始分类是否合理,如果不合理就修改分类,如此反复迭代运算,直到合理为止。与监督法的先...
做监督分类时需要做精度评价。
非监督分类
需要做精度评价吗?求解释...
答:
非监督分类
也要做精度评估,不然做出来的图像精度不高,分类精度评估是将专题分类图像中的特定像元与已知分类的参考像元进行比较,实际工作中常常是将分类数据与地面真值、先前的试验地图、航空相片或其它数据进行对比的途径之一。
什么是影像
分类
答:
影像分类是从多波段栅格影像中提取信息类的任务。基于影像分类生成的栅格可用于创建专题地图。根据分析人员与计算机在分类过程中的交互情况,将有两种类型的分类:
监督分类和非监督分类
。在 ArcGIS Spatial Analyst 扩展模块中,多元分析工具集提供了一整套用于执行监督分类和非监督分类的工具。分类过程是一个多...
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