Logo ro.boatexistence.com

Pentru clasificatorul de distanță minimă?

Cuprins:

Pentru clasificatorul de distanță minimă?
Pentru clasificatorul de distanță minimă?

Video: Pentru clasificatorul de distanță minimă?

Video: Pentru clasificatorul de distanță minimă?
Video: Lecture 09 : Linear Classifier 2024, Iulie
Anonim

Clasificatorul de distanță minimă este folosit pentru a clasifica datele de imagine necunoscute în clase care minimizează distanța dintre datele de imagine și clasă în spațiul cu funcții multiple. Distanța este definită ca un indice de similitudine, astfel încât distanța minimă să fie identică cu asemănarea maximă.

Cum funcționează clasificarea distanței minime?

Clasificarea

distanța-minimă-la-medii Un sistem de clasificare cu teledetecție în care punctul mediu din spațiul parametrilor digitali este calculat pentru pixelii claselor cunoscute, iar pixelii necunoscuți sunt apoi alocați clasei care este cel mai apropiat din punct de vedere aritmetic atunci când valorile numerelor digitale ale diferitelor benzi sunt reprezentate grafic

Care este distanța minimă?

Estimarea distanței minime, o metodă statistică pentru adaptarea unui model la date. Problema celei mai apropiate perechi de puncte, problema algoritmică de a găsi două puncte care au distanța minimă între un set mai mare de puncte. Distanța euclidiană, lungimea minimă a oricărei curbe între două puncte din plan.

Ce este clasificarea paralelipipedului?

Clasificatorul paralelipiped este unul dintre algoritmii de clasificare supravegheată pe scară largă pentru imagini multispectrale Pragul fiecărei semnături spectrale (clasă) este definit în datele de antrenament, care urmează să determine indiferent dacă un anumit pixel din clasă sau nu.

Ce este clasificarea imaginilor supravegheate?

Clasificarea supravegheată este bazată pe ideea că un utilizator poate selecta eșantion de pixeli dintr-o imagine care sunt reprezentative pentru anumite clase și apoi poate direcționa software-ul de procesare a imaginiipentru a le folosi. site-uri de antrenament ca referințe pentru clasificarea tuturor celorlalți pixeli din imagine.

Recomandat: