监督分类的基本原理及算法
监督分类的原理
监督分类的原理监督分类是机器学习领域中的一种常见任务，它的目标是根据已知的样本数据，通过构建一个分类模型来预测新的未知样本的类别。
在监督分类中，我们通常有一个包含已知类别的训练数据集，其中每个样本都有一个特征向量和对应的类别标签。
监督分类的基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 特征提取：首先，我们需要从原始数据中提取有用的特征。
这些特征可以是数值型、离散型或文本型，我们通常会根据具体任务的需求选择适当的特征提取方法。
2. 数据预处理：在进行特征提取之后，我们需要对数据进行预处理，以便更好地适应分类算法的要求。
预处理的步骤可以包括数据清洗、缺失值填充、特征归一化等操作。
3. 模型选择：在进行数据预处理之后，我们需要选择适当的分类模型。
常见的分类算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
选择合适的分类模型需要考虑数据的特点、模型的复杂度和性能评估等方面的因素。
4. 模型训练：在选择好分类模型之后，我们需要利用训练数据集对模型进行训练。
训练的过程就是通过调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据集，从而达到分类的目标。
5. 模型评估：在模型训练完成之后，我们需要对模型进行评估，以了解模型在新样本上的分类性能。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
通过评估模型的性能，我们可以判断模型是否满足需求，并进行必要的调整和改进。
6. 模型应用：最后，我们可以将训练好的模型应用于新的未知样本数据，进行分类预测。
通过将新样本输入到训练好的模型中，我们可以得到样本的预测类别，从而实现监督分类的任务。
监督分类的原理基于对已知样本的学习和泛化能力，通过建立模型来预测未知样本的类别。
在实际应用中，监督分类广泛应用于各个领域，如医疗诊断、金融风控、垃圾邮件过滤等。
它为我们解决分类问题提供了一种有效的方法，能够帮助我们从海量数据中提取有用信息，做出准确的预测和决策。
通过本文的介绍，希望能够让读者对监督分类的原理有一个清晰的理解。
监督分类及处理方案
监督分类及处理方案1. 什么是监督分类？监督分类是一种常见的机器学习技术，其目标是根据已有的数据集（已标注数据集）学习出一个可以将新增样本分到不同类别的模型。
也就是说，该模型可以根据特征将新的样本分类。
监督分类中的数据可以被视为一个 n 维空间，每个样本可以看作是该空间中的一个点。
因此，监督分类的目标就是找到一个可划分该空间的分类面（或者叫超平面），这个分类面上面的点属于一类，下面属于另一类。
2. 常用的监督分类算法2.1 KNN算法KNN算法是一种基于距离的分类算法，其思路是找到与被分类对象距离最近的训练集中的 k 个样本，然后根据这 k 个样本的标签来决定被分类对象的类别。
优点：KNN算法模型简单易理解，对于样本分布较为混乱，没有固定分界线的数据集有很好的效果。
缺点：KNN算法对于样本特征维度较高时，由于计算量大，算法分类速度较慢。
2.2 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构进行判断的分类算法，其思路是通过特征的组合和分裂，构建一个树形结构，来将数据集分成不同的类别。
优点：决策树算法模型易于理解和实现，可以自动选择最优特征，分类效果较好。
缺点：决策树算法容易出现过拟合现象，特别是当训练数据集中噪声很大时。
2.3 SVM算法SVM算法（支持向量机）是一种二分类模型的统计学习方法，其核心思想是通过支持向量找到一个最大边距分类面，将两类样本区分开。
优点：SVM算法对于特征维度较高的数据集分类效果好，对于一些较难分类的数据集有很好的效果。
缺点：SVM算法对于处理大规模数据集，计算复杂度较高，运算速度较慢。
3. 监督分类的处理方案3.1 特征工程特征工程是指通过数据预处理方法，将原始数据转换成用于训练模型的特征，从而提高模型的预测准确率。
特征工程包括数据清理、数据采样、数据归一化、特征选择和特征变换等一系列处理方法。
3.2 模型选择在选择监督分类算法时，应该综合考虑模型的性能、分类效率、数据运算时间等因素。
监督分类 实验报告.
监督分类实验报告.本次实验我们研究的是监督分类算法。
监督分类是一种基于训练数据集的分类方法，即通过给定的训练数据集学习构建分类器，再将分类器应用于测试数据集，从而实现对新数据进行分类的过程。
监督分类算法具有广泛的应用，如文本分类、图像分类等领域。
本实验中我们选取了两种常用的分类算法：决策树和朴素贝叶斯分类器。
决策树是一种树状结构，其中每个节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点表示一个类别。
朴素贝叶斯分类器是一种基于概率论的分类器，利用贝叶斯定理来预测给定数据的分类。
我们选取了一个公开数据集Iris（鸢尾花数据集），该数据集包含150个样本，其中每个样本中包含4个特征属性，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，以及一个类别属性，分别是setosa、versicolor、virginica三种鸢尾花的类别。
我们选取其中120个样本作为训练数据集，30个样本作为测试数据集。
我们首先使用Python实现了决策树算法和朴素贝叶斯分类器算法。
在训练阶段，我们将训练数据集作为输入，根据算法学习生成决策树或对应的概率模型；在测试阶段，我们将测试数据集的每个样本输入到决策树或概率模型中进行分类，最终统计分类准确率。
在实验中，我们使用了sklearn工具包中的DecisionTreeClassifier和GaussianNB 实现决策树和朴素贝叶斯分类器算法。
我们将数据集中的数据进行了随机划分，80%作为训练集，20%作为测试集，将参数max_depth设置为4。
结果显示，朴素贝叶斯分类器分类准确率达到97.78%，决策树分类准确率达到93.33%。
其具体结果如下表所示：|算法 |分类准确率||--------------|--------||朴素贝叶斯分类器| 97.78% ||决策树 | 93.33% |从结果可以看出，朴素贝叶斯分类器的分类准确率较高，达到了97.78%，而决策树的分类准确率稍低，只有93.33%。
监督分类的基本原理及算法
费歇尔判别法
费歇尔(Fisher)准则：
要使判别函数值能充分地区分开地理类型，就需 要使各类均值之间的差别最大 （即使不同类之间 的差别最大），而使各类内部的离差平方和为最 小 （即使同类间的差别最小）。 换句话说，即要求类间（或组间）均值差与类内 （或组内）方差之比最大 ，这样就能把地理类型 区分得最清楚，这就是费歇尔准则的基本要点 。
被评价的图像
参 考 图 像 居民区 居民区 空地 植被 道路 总和 制图精度 居民 区 空地 植被 道路 181/262=69.08% 1/14=7.14% 96/148=64.96% 62/76=81.58% 181 10 48 5 244 空地 11 1 3 1 16 漏风误差 30.92% 92.86% 35.14% 18.54% 植被 65 3 96 8 172 用户精度 181/244=74.18 % 1/16=6.25% 96/172=55.81% 62/68=91.18% 道路 5 0 1 62 68 总和 262 14 148 76 500 错分精度 25.82% 93.75% 44.19% 8.82%
k 1 i 1
j1 n
它是具有概率意义的一个统计量，表述的 是对每一个随机样本，所分类的结果与地面所 对应区域的实际类型相一致的概率。
（2） 用户精度（对于第i类） pu i =pii / pi 它表示分类结果（如分类后产生的类型图） 中任取一个随机样本，其所具有的类型有 地面实际类型相同的概率。 （3） 制图精度（对于第j类） p A j =p jj / p j 它表示相对于地面获得的实际资料中的 任一个随机样本，分类图上同一地点的 分类结果与其一致的概率。
依费歇准则的要求，就要根据已知的地理特征值 进行线性组合，构成一个线性判断函数y即： y=c1*x1+c2*x2+…+cm*xm 其中, c1,c2,…, cm 为待求的判别函数系数，它可 反映各要素或特征值的作用方向、分辨能力和贡 献率的大小。 只要确定了ck(k=1,2,3…)，判别函 数y也就确定了。Xk为已知各要素（变量）的特 征值。 为了使判别函数(y)能充分反映出A、B两种地理 类型的差别，就要使两类之间均值差
envi监督分类
Envi监督分类简介Envi（ENvironment for Visualizing Images）是一种用于大规模遥感图像分析的软件环境。
它提供了一系列功能强大的工具和算法，用于监督分类、特征提取、变化监测等遥感数据处理任务。
Envi监督分类是其主要功能之一，可以帮助用户实现高精度的地物分类和识别。
监督分类的基本原理监督分类是指利用一组已标记的样本数据来训练分类器，并将该分类器应用于未标记的数据集。
Envi监督分类涉及多种分类算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Network）等。
这些算法可以根据样本数据的特征和类别信息建立数学模型，从而对未知数据进行分类。
Envi监督分类的步骤Envi监督分类主要包括数据准备、样本选择、分类器训练和分类结果评估等步骤。
下面将逐一介绍这些步骤的具体操作。
数据准备首先，用户需要准备用于分类的遥感图像数据。
Envi支持多种格式的遥感图像文件，如TIFF、JPEG等。
用户可以直接将图像文件导入到Envi中，也可以通过Envi的图像处理功能对图像进行预处理，如选择感兴趣区域、裁剪、去噪等。
样本选择样本是监督分类的基础，它是已标记的数据点，每个数据点都包括一组特征和其对应的类别。
在Envi中，用户可以使用绘制工具手动选择样本，也可以通过导入外部样本数据文件来自动选择样本。
在选择样本时，用户应尽量保证样本的代表性和多样性，以提高分类器的泛化能力。
分类器训练样本选择完成后，用户可以利用Envi提供的分类算法对样本数据进行训练，生成分类器模型。
用户可以选择不同的算法和参数来训练分类器，以达到最佳的分类效果。
在训练过程中，Envi会将样本数据划分为训练集和验证集，并根据验证集的分类精度调整模型参数，避免过拟合或欠拟合。
分类结果评估分类器训练完成后，用户可以将其应用于未标记的数据集，获得分类结果。
Envi提供了多种评估方法和指标，包括混淆矩阵、精确度、召回率等，用于评估分类结果的准确性和稳定性。
监督分类方法
基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类，这类分类方法适合于中低分辨率的数据，根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。
本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法的流程和相关知识。
有以下内容组成：∙??监督分类∙?非监督分类∙分类后处理监督分类监督分类：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。
它就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，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。
使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。
遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如图1所示：图1?监督分类步骤1、类别定义/特征判别根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。
这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。
本例是以ENVI自带Landsat tm5数据Can_tmr.img为数据源，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。
2、样本选择为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本，在ENVI中是通过感兴趣区（ROIs）来确定，也可以将矢量文件转化为ROIs文件来获得，或者利用终端像元收集器（Endmember Collection）获得。
本例中使用ROIs方法，打开分类图像，在Display->Overlay->Region of Interest，默认ROIs为多边形，按照默认设置在影像上定义训练样本。
如图2所示，设置好颜色和类别名称（支持中文名称）。
监督分类 (3)
监督分类监督分类是机器学习中一种常见的任务，其目标是根据已有的训练数据集来预测新样本的类别。
在监督分类中，每个训练样本都包含一个输入特征向量和对应的标签（也称为类别或目标变量）。
通过学习已有样本之间的模式和关系，分类器可以对新样本进行分类，并预测其类别。
常见的监督分类算法在机器学习领域，存在许多不同的监督分类算法，每个算法都有其特点和适用场景。
以下是一些常见的监督分类算法：1. 逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，用于二分类问题。
它通过将输入特征与一组权重相乘，并通过一个非线性函数（即逻辑函数）输出一个概率值，表示样本属于某个类别的可能性。
逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法进行训练。
2. 决策树决策树是一种基于树状结构的分类器，通过一系列的判定条件对样本进行分类。
决策树的每个节点表示一个特征，每个分支代表该特征的一个取值，而叶节点表示最终的类别。
决策树的训练过程通常使用信息增益或基尼指数等方式来选择最佳特征和划分点。
3. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种经典的二分类算法，其目标是找到一个最优超平面，以能够最大化不同类别之间的间隔，从而实现最好的分类效果。
SVM可以在高维空间中构造线性或非线性边界，通过使用核函数转换原始特征空间。
4. 随机森林随机森林是一种集成学习方法，通过将多个决策树组合起来进行分类。
训练过程中，随机森林会使用自助采样法从原始训练集中有放回地采样生成多个训练子集，并使用每个子集训练一个独立的决策树。
最终，分类结果由所有决策树投票产生。
5. K近邻（KNN）K近邻是一种简单而直观的分类算法，其基本思想是根据样本之间的距离来判断其类别。
对于一个新样本，K近邻算法会在训练集中找到距离最近的K个样本，并根据其类别进行投票。
最终，K近邻将新样本分配给票数最多的类别。
监督分类的评估指标在监督分类任务中，评估分类器性能的指标是非常重要的。
以下是一些常见的分类评估指标：1. 准确率准确率是最简单直观的评估指标，表示分类器正确预测的样本数与总样本数之比。
监督分类的实验报告
监督分类的实验报告一、实验目的监督分类是一种基于已知类别样本的分类方法，通过对训练样本的学习，建立分类模型，从而对未知类别样本进行分类。
本次实验的目的是深入理解监督分类的原理和方法，掌握常见监督分类算法的应用，并通过实验对比不同算法的性能，为实际问题中的分类任务提供参考和依据。
二、实验原理监督分类的基本思想是在已知类别样本的基础上，通过分析样本的特征，建立分类规则或模型，然后将未知类别样本按照这些规则或模型进行分类。
常见的监督分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K 近邻等。
决策树算法通过对样本特征的递归划分，构建一棵决策树，根据样本在决策树上的路径进行分类。
支持向量机算法通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本分开，实现分类。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设样本特征之间相互独立，计算样本属于不同类别的概率进行分类。
K 近邻算法则根据样本与已知类别样本的距离，选择 K个最近邻样本，根据这些近邻样本的类别进行分类。
三、实验数据本次实验使用了两组数据，一组是鸢尾花数据集（Iris Dataset），另一组是手写数字数据集（MNIST Dataset）。
鸢尾花数据集包含 150 个样本，每个样本有 4 个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，共有 3 个类别，分别是山鸢尾（Iris setosa）、变色鸢尾（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）。
手写数字数据集包含 60000 个训练样本和 10000 个测试样本，每个样本是一个 28×28 的灰度图像，代表 0 到 9 中的一个数字。
四、实验步骤1、数据预处理对鸢尾花数据集，将特征进行标准化处理，使各特征的均值为 0，方差为 1。
对手写数字数据集，将图像展平为一个 784 维的向量，并进行归一化处理，使每个像素值在 0 到 1 之间。
2、划分训练集和测试集对鸢尾花数据集，随机选取 100 个样本作为训练集，50 个样本作为测试集。
遥感影像的监督分类研究
遥感影像的监督分类研究遥感技术是指利用遥感卫星或飞机的相机、雷达、红外线等设备对地球表面进行长距离非接触式观测，获取各种形态的遥感数据，再通过数学模型和计算机算法等方法对这些数据进行处理、分析和应用的技术。
其中，监督分类是遥感影像处理中的一种主要方法，用来将影像中的像素点按照其所代表的地物种类分成不同的类别。
本篇文章将对遥感影像的监督分类研究进行探讨。
一、监督分类方法监督分类方法是遥感影像分类的一种常见方法，其基本思想是通过样本对影像进行培训，然后运用分类算法对整个影像进行分类。
该方法所需要的数据包括两大部分：训练数据和测试数据。
其中，训练数据作为监督信息，用来培训分类器，测试数据则用来检验分类结果的准确性。
监督分类方法中的样本主要包括地面采样点、人工种植物、人工观测结果等。
二、监督分类算法监督分类算法是指用来对遥感影像进行分类的数学模型和计算机程序。
常见的监督分类算法包括最大似然、最小距离、支持向量机、决策树等。
每种算法都有其独特的适用范围和定量效果，该如何选择合适的算法取决于应用对象和数据本身的特点。
其中，最大似然算法是一种假设数据符合正态分布的判别式分类算法。
最小距离算法则是将样本分为两个子集，使每个子集内的距离最小，外部距离最大。
支持向量机则是利用点与点之间在高维空间中的映射来进行分类的一种算法。
决策树算法则是一种基于决策树结构的分类方法，采用划分节点的方式来对数据进行分类。
三、监督分类优缺点监督分类方法有其自身的优缺点。
优点包括：分类准确度高、能够快速处理大量数据、易于应用多种算法等。
同时，这种方法的不足之处在于需要大量的样本数据来提高分类准确度，更严谨的研究还需要借助人工干预和多源数据融合才能解决。
四、遥感影像的监督分类应用监督分类广泛应用于生态环境、资源调查和地理信息等领域。
例如，在生态环境监测中，监督分类可用于研究不同生境下植被的分布情况、演替规律和生态功能等问题。
在资源调查中，监督分类可用于研究土地利用和覆被变化、森林资源、水体污染等方面。
机器学习中的监督学习算法
机器学习中的监督学习算法机器学习一直是计算机科学领域中的热门话题，而监督学习算法则是机器学习中最老、最常用的方法之一，它不仅可以应用到计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域中，还被广泛用于金融预测、医疗保健等其他领域。
本文将详细介绍监督学习算法的基本概念、分类问题、分类算法以及常见的损失函数。
一、监督学习算法监督学习算法的任务是在给定的训练样本集上，学习一个映射函数（或称为假设函数）来将输入变量映射到输出变量，然后在训练集外的未知数据上进行预测。
在监督学习中，输入数据通常被称为特征或属性（features），而输出数据通常被称为目标变量或标签（labels）。
例如，在一个预测房价的问题中，房屋的面积、所在城市、建筑年代等就是输入特征，而房价就是输出目标变量。
监督学习算法可以分为两种类型：分类与回归。
分类算法的任务是对一个对象进行分类，例如将邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件；而回归算法的任务是通过一个函数来预测一个连续值，例如预测房价。
二、分类问题分类问题是监督学习中最基本和最常用的问题之一。
分类问题可以被看作是将一组数值数据映射到一组预先定义的类别中的问题。
例如，我们给模型一组身高、体重、体脂率等数据特征，让它将其预测为健康或不健康两类中的一个。
通常情况下，分类问题可以分为二元（binary）和多元（multiclass）分类问题。
二元分类是指将数据分为两个类别，例如，在一个癌症诊断问题中，我们的任务是将患有（positive）或未患有（negative）癌症的患者进行分类。
而多元分类则涉及到将数据分为多个类别，例如，区分一只猫是黑色的还是灰白相间的。
三、分类算法在监督学习中，有许多不同的算法可以用于分类问题。
一些最受欢迎和常用的分类算法包括K最近邻（KNN）、感知器（perceptron）、支持向量机（SVM）、决策树（decision tree）和朴素贝叶斯（naive bayes）算法。
K最近邻算法是一种基于相似度的方法，它将新实例分类到训练数据中最近邻居属于哪一类的决策。
监督分类 (2)
监督分类监督分类是机器学习中一种常见的任务，旨在将输入数据分为不同的类别。
它是监督学习的一种形式，在训练阶段，模型通过学习现有数据的特征和标签，从而能够对新的未标记数据进行分类。
监督分类算法在监督分类中，有许多流行且高效的算法可供选择。
下面是几种常见的监督分类算法：1. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。
它假设所有的特征都是条件独立的，这是一个朴素的假设。
朴素贝叶斯分类器在许多自然语言处理任务中应用广泛，如文本分类和垃圾邮件过滤。
2. 逻辑回归逻辑回归是一种常用的分类算法。
它被广泛用于解决二元分类问题，如判断一个邮件是否是垃圾邮件。
逻辑回归模型通过训练数据来估计特征与类别之间的关系，并输出一个在(0,1)区间内的概率。
3. 决策树决策树是一种基于树状结构的分类算法。
决策树通过对特征进行递归划分来构建一个预测模型。
它可用于解决二元分类和多类分类问题。
决策树易于理解和解释，并且可以处理非线性关系。
数据准备在进行监督分类之前，需要准备好相应的数据。
数据准备包括数据收集、数据清洗和数据预处理。
以下是一些常见的数据准备步骤：1.收集数据：收集足够数量的标记数据样本，确保数据具有代表性。
2.数据清洗：对数据进行清洗，包括处理缺失值、处理异常值、去除冗余数据等。
3.特征工程：选择有意义的特征，对原始特征进行转换或组合。
常见的特征工程方法包括特征选择、特征缩放、特征编码等。
4.数据划分：将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
模型训练与评估模型训练是监督分类中的核心步骤。
模型训练的目标是学习到一个能够正确分类未标记数据的模型。
下面是监督分类的基本步骤：1.选择模型：根据问题的需求选择适合的监督分类算法。
2.模型训练：使用训练集对选定的算法进行训练。
在训练过程中，模型将逐渐调整其参数以最小化预测错误。
3.模型评估：使用测试集对训练得到的模型进行评估。
遥感图像分类与监督分类算法
遥感图像分类与监督分类算法在当今信息爆炸的时代，遥感技术在地理信息系统、环境生态监测、农业资源调查和城市规划等领域发挥着重要作用。
遥感图像分类是一种通过分析图像中各种对象的特征，将图像分割为多个具有相同特征的区域并确定其类别的过程。
而监督分类算法则是指在有标注的训练样本集的基础上，通过将待分类样本与已知类别的样本进行比较，从而判断待分类样本所属类别的算法。
遥感图像分类是一项具有挑战性的任务，因为遥感图像中的类别多样性和复杂性。
而监督分类算法则是实现遥感图像分类的关键工具之一。
下面将介绍几种常见的监督分类算法及其在遥感图像分类中的应用。
1. 支持向量机(SVM)支持向量机是一种常见的监督分类算法，其基本思想是将样本空间映射到一个高维特征空间，并在该特征空间中构建一个最优超平面，使得不同类别的样本能够得到最大的间隔。
SVM在遥感图像分类中应用广泛，特别是对于多类别分类问题具有较好的性能。
通过选择不同的核函数和调整超参数，SVM能够适应不同的遥感图像分类任务。
2. 最近邻分类器最近邻分类器是一种简单而有效的监督分类算法。
其基本思想是根据待分类样本与已知样本之间的距离来确定其类别。
最近邻分类器在遥感图像分类中也得到了广泛应用。
通过选择不同的距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离或闵可夫斯基距离等，最近邻分类器能够灵活地处理各种遥感图像分类问题。
3. 决策树决策树是一种基于树状结构的监督分类算法。
其基本思想是通过将样本空间划分为多个子空间，并在每个子空间中选择最佳的划分特征，从而得到一个具有较低误差率的分类器。
决策树在遥感图像分类中也被广泛使用。
通过选择不同的划分准则和剪枝策略，决策树能够适应不同的遥感图像分类任务。
除了上述三种常见的监督分类算法，还有一些其他的算法也在遥感图像分类中发挥着重要作用。
例如，基于神经网络的分类算法能够通过模拟人脑的学习和信息处理机制来实现遥感图像分类。
此外，基于贝叶斯理论的分类算法也能够利用先验概率和条件概率来进行遥感图像分类。
论述监督分类与非监督分类却别与联系及各自优缺点
论述监督分类与非监督分类却别与联系及各自优缺点监督分类和非监督分类是机器学习中常用的两种分类方法。
它们之间的区别与联系主要体现在训练数据的标记情况、算法的目标和应用场景上。
以下是它们的具体区别与联系以及各自的优缺点。
1. 数据标记情况：- 监督分类：监督分类算法使用已标记的训练数据，其中每个样本都有所属的类别标签。
算法通过学习输入特征和对应的类别标签之间的关系，来构建分类模型。
- 非监督分类：非监督分类算法使用未标记的训练数据，其中没有给定每个样本的类别标签。
算法通过学习数据本身的内在结构和模式，来对数据进行聚类或分组。
2. 算法目标：- 监督分类：监督分类算法的目标是根据已有的训练数据，建立一个能够对未知数据进行准确分类的模型。
具体目标可以是最大化分类准确率、最小化分类错误率等。
- 非监督分类：非监督分类算法的目标是为了揭示数据中的内在结构和模式，将相似的数据点聚类或分组在一起。
具体目标可以是最大化组内相似度、最小化组间差异度等。
3. 应用场景：- 监督分类：监督分类算法常用于需要根据给定标签对新数据进行分类预测的场景，如垃圾邮件分类、图像识别等。
- 非监督分类：非监督分类算法常用于探索性数据分析、发现数据中的隐藏模式、特征提取等场景，如市场分割、社交网络分析等。
4. 优缺点：- 监督分类的优点是能够利用标签信息进行有监督的学习，可以达到较高的分类准确率。
缺点是需要标记大量的训练数据，且在面对未知类别或类别不平衡的情况下表现不稳定。
- 非监督分类的优点是无需标记训练数据，可以自动发现数据中的结构和模式。
缺点是算法的评价相对主观，结果的解释性较低，且对数据质量较为敏感。
监督分类和非监督分类在数据标记情况、算法目标和应用场景上存在明显的差异。
它们各自有着适用的优势和限制，需要根据具体需求和数据特点选择合适的方法。
基于遗传算法的监督分类算法优化技术研究
基于遗传算法的监督分类算法优化技术研究随着机器学习技术的快速发展，监督分类算法已经成为了机器学习领域中最为常见和基础的算法之一。
然而，分类算法的优化一直是一个亟待解决的问题。
在这个背景下，基于遗传算法的监督分类算法优化技术应运而生。
本文将着重探讨基于遗传算法的监督分类算法优化技术。
一、监督分类算法的基本原理监督分类算法的基本思想是根据已有的数据和标记，通过训练得到一个泛化误差较小的分类器，从而实现对未知数据的分类。
监督分类算法可以分为线性分类和非线性分类两种，其中非线性分类器包括决策树、支持向量机、神经网络等。
这些分类算法的本质都是在多维特征空间中寻找一个最优的决策边界，使得对于训练集上的样本，分类结果最优，并且具有较好的泛化性能。
二、基于遗传算法的监督分类算法优化技术基于遗传算法的监督分类算法优化技术是一种应用遗传算法进行分类器优化的方法。
遗传算法的主要思路是基于自然界中的进化论的观点，通过不断交叉、变异、选择等操作，对一组初始个体进行不断改进，使其逐渐趋向于全局最优解。
在监督分类算法中，遗传算法主要用于对分类器参数进行优化。
其基本流程如下：1. 初始化：根据选定的优化问题，构造遗传算法所需要的基因表达方式，并随机生成一个初始群体；2. 适应度函数评估：对于遗传算法中的每一个个体，通过适应度函数对其进行评估，以确定其适应能力；3. 选择运算：对于评估过的个体，通过精英策略或者轮盘赌选择运算，确定需要进行交叉变异操作的个体；4. 交叉运算：对于经过选择运算得到的个体，采用染色体交叉运算，产生子代，并按照一定的概率将其加入下一代群体中；5. 变异运算：对于子代中的某些个体，采用染色体变异运算，增加遗传算法的多样性，并按照一定的概率将其加入下一代群体中；6. 终止条件判断：遗传算法的优化过程需要设置适当的迭代次数或者停止条件，以防止算法陷入死循环或者过早收敛。
三、基于遗传算法的监督分类算法优化技术的优越性通过基于遗传算法的监督分类算法优化技术，可以有效提高分类器的泛化性能，并且能够较好地处理多变量、非线性的复杂问题。
第三节 监督分类法
1.训练区的选取应与研究区的特点和分类系统相适应；2.同类样本 -- 均质（检查其直方图）3.保证一定总数量。
4.典型性和代表性5.时间和空间一致性2）提取统计信息（1）对已知训练区土地类型的光谱特征数据进行多元统计分析，计算其基本统计值------ 如最大值、最小值、均值、方差、协方差矩阵、相关矩阵等；（2）评价样本的有效性，即各类别训练样本的分布、离散度和相关性-----图表显示（均值图、直方图、散度图）和统计测量样本间离散度定量计算。
（3）样本纯化，以选择最有效的样本与谱段，保证后续分类的可靠性。
ENVI 提供了一个N维可视化分析器（N — Dimensional Visualizer）,通过它可对选择的训练区像元进行提纯。
若多维空间旋转时，某些像元始终聚集在一起，则为同一类别的较纯像元；若多维空间旋转时，所选像元分成了两个部分或散得较开，则说明选择的训练样本不纯，需把此训练区像元重新处理。
3)选择合适的监督分类算法平行算法---根据训练样本的亮度值范围（最大值、最小值）形成一个多维数据空间。
其他像元的光谱值如果落在训练样本的亮度值所对应的区域，就被划分到其对应的类别中。
最小距离法---是利用训练样本中各类别在各波段的均值，根据各像元离训练样本平均值距离的大小来决定其类别。
最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。
多级切割法--- 根据设定在各轴上的值域分割多维特征空间的分类方法。
通过选取训练区，详细了解分类类别（总体）的特征，并以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值，以便构成特征子空间。
对于一个未知类别的像素来说，它的分类取决于它落入哪个类别特征子空间中。
图8 多级切割法示意图最大似然法--- 是根据训练样本的均值和方差来评价其他像元和训练类别之间的相似性（即考虑到各类别在不同波段上的内部方差，以及不同类别其直方图重叠部分的频率分布），是一种广泛应用的分类器。
遥感图像分类
遥感图像分类遥感图像的分类就是通过对遥感图像中地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个象元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。
一般的分类方法可分为两类：监督分类和非监督分类。
将多源数据应用于图像分类中，发展成基于专家知识的决策树分类。
一、监督分类监督分类（supervised）,又称训练分类法，即用被确认的样本象元去识别其他未知象元的过程。
已经被确认类别的样本象元是指那些位于训练区的象元。
在这种分类中，分析者在图像上对每一种类别选取一定数量的训练区，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，每个象元和训练样本作比较，按照不同规则将其划分到其最相似的样本类。
监督分类的算法主要有：平行算法、最小距离法、最大似然法等。
这里采用最大似然法作为监督分类的算法。
原理：最大似然法假设遥感图像的每个波段数据都是正态分布。
其基本思想是：地物类数据在空间中构成特定的点群；每一类的每一维数据都在自己的数轴上成正态分布，该类的多维数据就构成了一个多维正态分布；各类多维正态分布模型各有其分布特征。
根据各类已有的数据，可以构造出各类的多维正态分布模型，在此基础上，对于任何一个像素，可反过来求出它属于各类的概率，取最大概率对应的类为分类结果。
步奏：第一步：分析图像①打开图像，将图像以5、4、3波段合成RGB显示在#1中。
②通过目视分析，可以定义6类样本：水体、建筑、耕地、草地、荒地、其他。
第二步：选择训练样本①在主图像窗口选择Overlay-----Region of Interest，打开ROI Tool对话框。
②在ROI Tool对话框中设置相关样本的名称、颜色等。
③选择ROI_Type—Polygon，在window中选择image，在图像上绘制训练区。
④重复②、③步奏，最终完成以下结果：第三步：评价训练样本①在ROI Tool对话框中，选择Options——Compute ROI Separability，打开目标图像。
弱监督分类方法
弱监督分类方法下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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监督分类实验报告
实验报告实验九遥感图像的分类—监督分类一、原理及方法简介监督分类又称训练场地法，是一种以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，建立判别函数对各待分类像元进行的分类。
在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。
对模板进行评价后再对其进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。
监督分类一般要经过以下几个步骤：定义分类模板（Define Signatures）、评价分类模板（Evaluate Signatures）、进行监督分类（Perform Supervised Classification）、评价分类结果（Evaluate Classification）。
二、实验目的1、理解监督分类方法的基本原理。
2、掌握利用ERDAS进行监督分类的操作流程。
3、了解分类后评价过程。
三、实验内容在ERDAS软件中，对TM影像进行监督分类，将图像中的植被、水体、城镇等地物特征提取出来。
实验数据：实验九\TM_bjcity.img四、实验步骤（一）定义分类模板定义分类模板操作包括模版的生成、管理、评价和编辑等，主要利用分类模板编辑器（Signature Editor）完成，具体步骤包括：步骤一：从ERDAS主界面中，打开Viewer视窗，然后选择输入文件：实验九\TM_bjcity.img，并在Raster Option（图像设置）中设置Red|Green|Blue对应的波段值分别为4|3|2，选择Fit to Frame（合适窗口大小），如图。
步骤二：单击OK，在Viewer视窗中显示待分类图像。
打开分类模板编辑器。
在ERDAS图标面板工具条中点击Classifier（分类器）图标，选择Classification（分类）→Signature Editor（特征编辑器）菜单，打开分类模板编辑器Signature Editor，如图。
监督分类的基本原理及算法PPT43页
41、实际上，我们想要的不是针对犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
45、法律的制定是为了保证每一个人 自由发 挥自己 的才能 ，而不 是为了 束缚他 的才能 。—— 罗伯斯 庇尔
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
gee监督分类原理
gee监督分类原理Gee监督分类原理Gee是一种监督学习算法，用于解决分类问题。
监督学习是一种机器学习方法，其目标是通过已知的输入和输出样本来训练模型，以预测新的输入样本的输出。
Gee算法基于决策树，通过构建一系列的判定条件来对输入样本进行分类。
Gee算法的原理可以分为两个主要步骤：特征选择和决策树构建。
特征选择是指从所有可能的特征中选择最佳的特征，以便对样本进行分类。
决策树构建是指根据选定的特征，构建一棵决策树来对样本进行分类。
在特征选择阶段，Gee算法使用了信息增益作为评估指标。
信息增益表示选择某个特征后，样本的不确定性减少的程度。
具体而言，Gee算法通过计算每个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为当前节点的判定条件。
在决策树构建阶段，Gee算法使用了递归的方法来构建决策树。
首先，根据选定的特征将样本划分为不同的子集。
然后，对每个子集重复进行特征选择和决策树构建，直到满足停止条件为止。
停止条件可以是样本都属于同一类别，或者已经没有可用的特征进行划分。
Gee算法的优点之一是能够处理具有大量特征的数据集。
由于特征选择阶段会选择最佳的特征，因此可以有效地减少特征的数量，提高分类的准确性。
此外，Gee算法还可以处理非线性可分的数据集，因为决策树可以对非线性关系进行建模。
然而，Gee算法也存在一些限制。
首先，决策树容易过拟合，即对训练数据过于敏感，对新数据的泛化能力较弱。
为了解决这个问题，可以通过剪枝等方法来降低决策树的复杂度。
其次，Gee算法对于连续特征的处理相对较差，需要将连续特征离散化为多个离散值。
为了提高分类的准确性，可以使用集成学习方法来结合多个决策树模型。
集成学习方法可以通过投票或平均等方式来综合多个模型的预测结果，从而降低误差，提高分类的准确性。
Gee监督分类算法是一种基于决策树的监督学习算法，通过特征选择和决策树构建来对样本进行分类。
它具有处理大量特征和非线性关系的能力，但也存在过拟合和对连续特征处理不足等限制。
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