Table des matières:
- Comment fonctionne la classification des distances minimales ?
- Qu'est-ce que la distance minimale ?
- Qu'est-ce que la classification parallélépipède ?
- Qu'est-ce que la classification d'images supervisée ?
Vidéo: Pour un classificateur de distance minimale ?
2024 Auteur: Fiona Howard | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-10 06:37
Le classificateur de distance minimale est utilisé pour classer les données d'image inconnues dans des classes qui minimisent la distance entre les données d'image et la classe dans l'espace multi-entités. La distance est définie comme un indice de similarité afin que la distance minimale soit identique à la similarité maximale.
Comment fonctionne la classification des distances minimales ?
minimum-distance-to-means classification Un système de classification de télédétection dans lequel le point moyen dans l'espace des paramètres numériques est calculé pour les pixels de classes connues, et les pixels inconnus sont ensuite affectés à la classe qui est arithmétiquement le plus proche lorsque les valeurs numériques des différentes bandes sont tracées
Qu'est-ce que la distance minimale ?
Estimation de la distance minimale, une méthode statistique pour ajuster un modèle aux données. Problème de la paire de points la plus proche, le problème algorithmique consistant à trouver deux points qui ont la distance minimale parmi un plus grand ensemble de points. Distance euclidienne, la longueur minimale de toute courbe entre deux points du plan.
Qu'est-ce que la classification parallélépipède ?
Le classificateur parallélépipédique est l'un des algorithmes de classification supervisée largement utilisés pour les images multispectrales Le seuil de chaque signature spectrale (classe) est défini dans les données d'entraînement, qui doivent déterminer qu'il s'agisse d'un pixel donné dans la classe ou non.
Qu'est-ce que la classification d'images supervisée ?
La classification supervisée est basée sur l'idée qu'un utilisateur peut sélectionner des échantillons de pixels dans une image qui sont représentatifs de classes spécifiques, puis diriger le logiciel de traitement d'imagepour les utiliser. sites d'entraînement comme références pour la classification de tous les autres pixels de l'image.
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