Klasyfikator minimalnej odległości jest używany do klasyfikowania nieznanych danych obrazu do klas, które minimalizują odległość między danymi obrazu a klasą w przestrzeni wielofunkcyjnej. Odległość jest zdefiniowana jako wskaźnik podobieństwa, tak aby minimalna odległość była identyczna z maksymalnym podobieństwem.
Jak działa klasyfikacja minimalnej odległości?
minimum-distance-to-means klasyfikacja A system klasyfikacji teledetekcyjnych, w którym średni punkt w cyfrowej przestrzeni parametrów jest obliczany dla pikseli o znanych klasach, a nieznane piksele są następnie przypisywane do klasy, która jest arytmetycznie najbliższy, gdy wykreślane są wartości liczb cyfrowych różnych pasm
Jaka jest minimalna odległość?
Oszacowanie minimalnej odległości, statystyczna metoda dopasowania modelu do danych. Problem najbliższej pary punktów, algorytmiczny problem znajdowania dwóch punktów, które mają minimalną odległość między większym zbiorem punktów. Odległość euklidesowa, minimalna długość dowolnej krzywej między dwoma punktami na płaszczyźnie.
Co to jest klasyfikacja równoległościanów?
Klasyfikator równoległościenny jest jednym z powszechnie stosowanych algorytmów nadzorowanej klasyfikacji obrazów wielospektralnych Próg każdej sygnatury widmowej (klasy) jest zdefiniowany w danych uczących, co ma na celu określenie czy dany piksel w klasie, czy nie.
Co to jest nadzorowana klasyfikacja obrazów?
Nadzorowana klasyfikacja jest oparta na założeniu, że użytkownik może wybrać próbki pikseli na obrazie, które są reprezentatywne dla określonych klas, a następnie kierować oprogramowaniem do przetwarzania obrazuaby ich użyć. witryn szkoleniowych jako odniesienia do klasyfikacji wszystkich innych pikseli na obrazie.
