最小距离法是一种统计分析方法,它原理是用来多变量数据分类或识别方面。它基于变量之间距离的统计度量,利用最大匹配原理或最小化误差平方和原理来实现样本点的正确分类,是以两个事件的距离大小来判断是否是同一类或相关的。 2、方法 (1)最近邻法:最近邻法是最主要的最小距离法,它把样本点分配给最近的目标分类,...
最小距离判别法，这种方法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征量(均值)，首先计算待分像元与已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一类。概念 最小距离判别类似于非监督分类中介绍的聚类方法，以模式点(象元)与均值点在特征空间(模式空间)中的距离为主要判别依据。不同的是，最小距离...
支持向量机方法精度水平非常高，总体精度甚至可达98%以上，Kappa系数达0.96以上，说明这一方法较之最小距离法与最大似然法，更加适合对城市遥感影像的分类工作。 由三种方法的参数设定与操作时长来看，最小距离法与最大似然法在方法执行的简单程度与效率方面，较之支持向量机方法更具有优势；支持向量机方法需要...
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 Classes”栏中。我这里由...
最小距离法(Minimum Distance Method)是层次聚类中的一种常用策略。 最小距离法的步骤如下: 1.初始化:将每个数据点看作一个单独的簇。 2.计算距离:计算每个簇之间的距离,常用的距离度量方法包括欧式距离、曼哈顿距离等。 3.合并最近的簇:找到距离最小的两个簇,并将它们合并成一个新的簇。 4.更新距离矩阵:...
最小距离分类，是指求出未知类别向量到要识别各类别代表向量中心点的距离，将未知类别向量归属于距离最小一类的一种图像分类方法。最小距离分类法是分类器里面最基本的一种分类方法，它是通过求出未知类别向量X到事先已知的各类别（如A，B，C等等）中心向量的距离D，然后将待分类的向量X归结为这些距离中最小的那...
采用最小距离法后发现边界区域误判率达18%,后改用两波段联合距离计算(近红外+短波红外),误判率降至7%。这说明合理增加特征维度能有效提升分类精度。 该方法常与其他技术结合使用。比如先用最小距离法快速剔除明显差异的类别,再用支持向量机处理模糊区域。在洪灾应急监测中,先用该方法20分钟内完成水体提取,再结合...
从上面的步骤可以看出,最大最小距离算法可以概括的描述为以“试探类间欧氏距离最大”作为预选出最初聚类中心的条件;根据最小距离中的最大距离情况,确定其余的聚类中心;将全部聚类中心确定完之后,再按最近距离将所有模式划分到各类中去。算法的关键是怎样算新类,以及新类中心如何确定。因为算法的核心是寻找最小距离中...
最小距离法配对 原理 配对交易的一个选择标准在于寻找历史价差稳定的股票对。为了客观衡量两只股票价格的距离,首先需要对股票价格进行标准化处理。 假设有股票X和股票Y,则我们可以计算二者之间的标准化价格偏差之平方和 SSDx,y: 而其中的 p^Xt,是t天内的累积收益率,计算公式为(当天收益率+1).cumprod() ,其中cu...