简述最小距离分类法的计算流程。相关知识点: 试题来源: 解析 假定有Nc个类别,分别确定各个类别的训练区;根据训练区计算每个类别的平均值,作为类别中心;计算待判像元x与每一个类别中心的距离,并分别进行比较,取距离最小的类作为该像元的分类。依此方法逐个对每个像元判别归类。
最小距离分类法是一种常用的分类方法,它的基本思想是将待分类样本与已知类别的样本进行比较,找到距离最近的样本所属的类别作为待分类样本的类别。 在最小距离分类法中,距离的计算方法有多种,常用的有欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离等。其中,欧氏距离是最常用的距离计算方法,它的计算公式为:d(x,y)=√(∑(xi...
最小距离分类法 最小距离分类法,1.二类别的情况 •在模式识别方法中，最简单的就是模式匹配，就是把未知图像和一个标准图像相比，看它们是否相同或相近。•1.二类别的情况设有两个标准模板A和B，它们的特征向量为：A1 A A2 Ad B1 B B 2
在弹出的分类数据输入窗口中，我们选择待计算分类结果精度的图像数据，在这里也就是最小距离法所得结果图像。 随后，弹出“Match Classes Parameters”选项窗口。 在这一窗口中，我们需要将Test.xml文件所对应的地物类型与所得分类结果图像中地物类型两两相匹配；匹配结果出现在窗口下方的“Matched ...
最小距离法是以欧氏距离为基础的,使用每类训练样本的均值矢量与未知像元矢量的距离进行类别判定,并将该像元判定为欧氏距离最小对应的类别。最小距离法的优点是所有像元都与分类:计算量小,全过程只计算均值,且矩阵计算比较容易,能够节省大量的时间;仅使用均值一个参量,不使用协方差阵,可避免样本数较少导致协方差阵计...
最小距离聚类法是在原来的mm距离矩阵的非对角元素中找出, 把分类对象Gp和qG归并为一新类rG, 然后按计算公式 (1) 计算原来各类与新类之间的距离, 这样就得到一个新的 (7) m-1 (8) 阶的距离矩阵;再从新的距离矩阵中选出最小者dij, 把iG和Gj归并成新类;再计算各类与新类的距离, 这样一直下去, 直...
8.如果一共仅仅要三个聚类中心.那么比較每一个样本点到三个聚类中心的距离.距离最小者即符合该类,属于该类. 改近的最大最小距离算法: 设样本集为X{x(1),x(2)...},此样本集最多分为3类,即k=1或k=2或k=3 1.首先将样本集合的数据进行升序排序Y(y(1),y(2)...y(N)) 2.假设样本集至少...
本文将介绍如何利用ENVI软件实现遥感图像的监督分类,包括最小距离法、最大似然法和支持向量机方法。我们将以高分一号遥感影像数据为例,展示这些方法的具体操作过程。 首先,我们需要明确本次分类的需求。我们有一景北京部分地区的高分一号遥感影像数据,空间分辨率为16米。为了进行分类操作,我们需要绘制两个感兴趣区(ROI)...