百度试题 结果1 题目最小距离法分类: 相关知识点: 试题来源: 解析 设法计算未知矢量X到有关类别集群之间 的距离,哪类离它最近,该未知矢量就属于哪类。反馈 收藏
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-yi)²)。 最小距离分类法的应用非常广泛,例如在图像识别、语音识别、文本分类等领域都有着重要的应用。在图像识别中,最小距离分类法可以用于...
要理解最小距离分类法,得先认识“距离”的定义。这里的距离指像元与各类别特征之间的相似程度,通常用欧氏距离衡量。假设某区域存在森林、水域、城市三类地物,每一类会预先提取光谱特征均值,比如近红外波段反射率。当处理新像元时,计算它与这三类特征均值的距离,数值最小的那一类就是最终分类结果。 实际操作中需要分三...
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 ...
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...
它不仅适用于单波段影像数据,也可以在多波段或高维数据上进行分类,因此得到了广泛的应用。 二、envi5.6最小距离法分类的基本原理 envi5.6是一款常用的遥感影像处理软件,其最小距离法分类工具是其自带的影像分类功能之一。在envi5.6中,最小距离法分类的基本原理是利用待分类像元与已知类别的样本点之间的欧氏距离来判断...
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
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...