文件名称：Isodata分类-tc itk二次开发
文件大小：29.8MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-22 13:16:24
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6.4 非监督分类 Unsupervised分类仅仅用统计方法对数据集中的像元进行分类，它不需要用户定义任何训练样本类别。 ENVI提供的非监督分类技术包括Isodata和K-Means。 （1） Isodata分类 Isodata 非监督分类计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元迭代聚集。每 次迭代都将重新计算均值，并用这一新的均值对像元进行再分类。重复分类的分割、融合和删除是基于输 入的阈值参数的。除非限定了标准差和距离的阈值（这时，如果一些像元不满足选择的标准，他们将不参 与分类），所有像元都被归并到与其最临近的一类里。这一过程持续到每一类的像元数变化少于选择的像 元变化阈值或已经到了迭代的最多次数。 详细介绍，请参阅以下参考文献： Tou, J. T. and R. C. Gonzalez, 1974. Pattern Recognition Principles, Addison-Wesley Publishing Company, Reading, Massachusetts.