非监督分类 在非监督分类的情况下，并无基准类别的先验知识可利用，因而只能先假定初始的参量， 并通过预分类处理来形成集群，再由集群的统计参数来调整预置的参量，接着再聚类，再 调整，如此不断迭代直至有关参量的变量的变动在容忍的范围内为此，通过这个过程来使 判决函数得以确定。 (就是说没有相关资料可以参考，直接用电脑来分析他的特性) 举例来说，你眼前有一堆书，叫你分成五类，但没教你怎麽分类 你眼前只有五个书架，你只能自已动脑来分类。 监督分类 基本特点是在分类前对遥感图像上某些抽样区中影像地物的类别属性已有了先验知识，这 些先验知识通常是通过实地的抽样调查，配合人工目视判读技术来获得，一旦抽样后中的 类别属性已经认定，再要求电脑按照已知类别的特征去训练判决函数，以便用经过训练的 判决函数把像按指定的类别分类 (有相关相考资料，再用比对的方法，按图索骑，来分成某些类别) 举例来说，你眼前有一堆书，叫你分类，眼前有五个书架 书架上有书，你就可以照书架上放书的方法，来分类 ※ 引述《cccmj (真心)》之铭言： : 请教土木版的前辈 : 小弟在书籍中看到监督式分类和非监督式分类 : 可是实在搞不清楚他大致上再讲什麽 : 有人能用比较口语的讲法告诉我　　 : 到底是差别在哪 : 让我比较容易理解 -- ◤ ◥ 答 ◤ ◥ 拉 ◤ ◥ 米 ◤ ◥ 哆 Σ ◆ ◆ 蚊 Σ ◆ ◆ 肥 Σ ◆ ◆ 开 Σ ◆ ◆ 啦 ︵ 吸 ︵ 儿 ︵ 喇 ︵ 太 ◣++++++◢ ◣++++++◢ ◣++++++◢ 鸡 ◣++++++◢ 裸 ◥▇▆@ ≡ @▆▇◤ Ψ ≡ Ψ ▄ ≡ ▄ 罗 ▄▄▄ ≡ ▄▄▄ ▅ ▅ ▄/ ▅ \▄ ▅ ＡΓＶＩＳＳ --

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