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事先没有类别的先验知识,对未知类别的样本进行分类的方法称为监督分类。
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事先没有类别的先验知识,对未知类别的样本进行分类的方法称为监督分类。
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非监督分类主要采用()的方法,把像素按照相似性归成若干类别。
非监督分类中,初始类别参数是指类别中心的图像特征的(),以及类别分布的()
通过图像判读,获得图像各个类别的(),从而为典型类别训练区的确定提供依据
在非监督分类中,初始类别参数的选择方法有()
图像分类使用的图像特征的选择是个复杂的问题,由应用目的、研究区域特点
非监督分类的目的是使得同一类别的像素之间的差异(距离)尽可能小而不同类
局部直方图峰值法以搜索直方图局部峰值来选定最终类别的中心。()
训练样本数据是用来计算类均值和协方差矩阵。根据概率统计原理,协方差矩
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