监督分类_监督分类名词解释：

本文目录一览：

• 1、什么是监督分类和非监督分类?
• 2、监督分类
• 3、监督分类非监督分类区别

什么是监督分类和非监督分类?

监督分类又称训练场地法、训练分类法监督分类，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监督分类的技术监督分类，即根据已知训练区提供监督分类的样本，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。

监督分类是一种需要训练的过程，例如最大似然分类、人工神经网络分类。它要求在遥感图像上预先采集每类地物的样本数据，然后通过训练学习，最终实现分类。这一过程类似于机器学习中的监督学习，地物样本数据作为训练集，帮助分类器学习每类地物的特征。

监督分类是需要学习训练的分类方法，需要自己选择样本，需要先学习后分类；非监督分类不需要人工采集地物样本点数据，多是通过聚类的方法来自动分类，可以边学习边分类。监督分类监督分类：又称训练场地法，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。

非监督分类：不需要。非监督分类不需要人工采集地物样本点数据，它主要通过聚类的方法对图像进行自动分类。分类过程：监督分类：先学习后分类。监督分类在学习阶段使用已知的样本数据来训练分类器，然后在分类阶段应用训练好的分类器对未知数据进行分类。非监督分类：可以边学习边分类。

监督分类：需要。监督分类是一种需要学习训练的分类方法，用户需要自己选择具有代表性的样本进行训练，通过学习这些样本的特征来进行分类。非监督分类：不需要。非监督分类不需要人工采集地物样本点数据，它是通过聚类的方法来自动对图像进行分类，可以在分类过程中边学习边调整。

监督分类

监督分类：先学习后分类。监督分类的分类过程是先进行样本学习，然后利用学习得到的分类器对新的数据进行分类。这种方式需要事先知道分类的类别和每个类别的特征。非监督分类：可以边学习边分类。非监督分类的分类过程则更加灵活，它可以在分类的同时进行学习，通过不断地调整类别的划分和特征的选择，达到最佳的分类效果。

监督分类是一种需要训练的过程，例如最大似然分类、人工神经网络分类。它要求在遥感图像上预先采集每类地物的样本数据，然后通过训练学习，最终实现分类。这一过程类似于机器学习中的监督学习，地物样本数据作为训练集，帮助分类器学习每类地物的特征。

监督分类：适用于对分类精度要求较高、且能够提供足够样本数据的场景，如遥感影像分类、医学影像分析等。非监督分类：适用于对分类精度要求相对较低、或难以获取足够样本数据的场景，如数据挖掘、模式识别等领域。

监督分类：以建立统计识别函数为理论基础，需要先选择具有代表性的样本进行训练，通过训练学习得到分类器，然后再进行分类。非监督分类：以集群为理论基础，不需要人工采集地物样本点数据，而是通过聚类算法自动发现图像中的类别特征，进行自动分类。

监督分类：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。这种方法依赖于用户提供的样本数据的准确性和代表性。非监督分类：以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据，是一种无先验类别标准的图像分类方法。它基于集群理论，通过计算机对图像进行集聚统计分析来自动分类。

监督分类：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。这种方法依赖于样本数据的准确性和代表性。非监督分类：以集群为理论基础，通过计算机对图像进行集聚统计分析。这种方法不依赖于先验类别标准，而是根据图像数据的内在特征进行分类。

监督分类非监督分类区别

1、监督分类监督分类：需要。监督分类需要先选择具有代表性监督分类的样本进行训练，这些样本用于建立统计识别函数或分类模型。非监督分类：不需要。非监督分类不需要人工采集地物样本点数据，它主要通过聚类监督分类的方法对图像进行自动分类。分类过程：监督分类：先学习后分类。

2、非监督分类：不需要。非监督分类则不需要人工采集地物样本点数据。它是通过计算机对图像进行集聚统计分析，自动地将图像中的像素或对象划分为不同的类别。这种方法不依赖于先验的类别标准，而是基于不同影像地物在特征空间中类别特征的差别进行分类。分类过程与方式 监督分类：先学习后分类。

3、监督分类：需要较多的先验知识，因为需要人工选择具有代表性的样本进行训练。非监督分类：不需要先验知识，可以自动发现图像中的类别特征，进行自动分类。分类结果：监督分类：分类结果通常更准确，因为分类器是基于人工选择的样本进行训练的，能够较好地反映地物的真实类别。