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时间：2025-06-16
1、监督分类的原理。监督分类是一种基于统计识别函数的技术，其原理是通过典型样本的训练方法进行分类。依据已知训练区提供的样本，选择适当的特征参数，并建立判别函数作为决策规则，用于对待分类的影像进行分类。监督分类是模式识别中的一种方法。在进行监督分类时，训练区域应具有典型性和代表性，以确保分类准确性。通过建立判别。
2、危险与可操作性分析哪家好？企业回HAZOP分析法是按照科学的程序和方法，从系统的角度出发对工程项目或生产装置中潜在的危险进行预先的识别、分析和评价，识别出生产装置设计及操作和维修程序，并提出改进意见和建议，以提高装置工艺过程的安全性和可操作性。而我们北京风控工程技。
3、监督分类。基于最大似然原理的监督法分类的优势在于如果空间聚类呈现正态分布，那么它会减小分类误差，而且分类速度较快。监督法分类主要缺陷是必须在分类前圈定样本性质单一的训练样区，而这可以通过非监督法来进行，即通过非监督法将一定区域聚类成不同的单一类别，监督法再利用这些单一类别区域 “训练”计算机。通过。
4、什么是监督分类和非监督分类？监督分类又称训练场地法、训练分类法，是以建立统计识别函数为理论基础、依据典型样本训练方法进行分类的技术，即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类。非监督分类是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先。
5、监督分类分类方法的定义。监督分类方法是一种利用特定规则对多光谱数据进行分类的技术。其中，平行六面体法通过判定边界是否形成N维的平行六面体，其尺度由标准差阈值决定，该阈值根据各类均值计算得出。最大似然法假设各波段内各类的统计特性符合正态分布，通过计算每个象元被归类到概率最高的类别。这种方法基于统计假设，对数据进行概率。
1、用于监督分类的算法。朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的监督分类算法，其基本原理是通过计算样本的先验概率和条件概率来进行分类。朴素贝叶斯算法的优点是计算速度快，对小样本数据具有较好的分类能力，但是假设属性之间相互独立，可能导致分类错误。K近邻算法 K近邻算法是一种基于距离度量的监督分类算法，其基本思想是通过计算未知。
2、监督分类的精确度大于非监督分类对吗。对。监督分类，又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程，精确度大于非监督分类。监督分类是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本。
3、非监督分类与监督分类的原理是什么。非监督分类的原理是把像元值相似的地方用同一灰度表示出来，使得图像展示的是同一色调的地物的性质接近，表示的是一种统计规律
4、监督分类的方法。 马氏距离法是一种方向敏感的距离分类器，在分类时利用统计信息，类似于最大似然法，但假设所有类别的协方差相等，因此是一种较快的分类方法。 二值编码分类法根据波段值落在均值的上或下方，将数据波谱编码为0或1，然后使用异或逻辑函数将编码后的参考波谱与数据波谱进行比较，生成一副分类影像。
5、监督分类法的关键是什么？1、训练场地所包含的样本在种类上要与待分区域的类别一致。2、训练样本应在各类目标地物面积较大的中心选取， 这样才有代表性。3、 训练样本的数目要足够多，应能够提供各类足够的信息和克服各种偶然因素的影响。4、训练样区的位置要尽可能均匀分布整个影像。