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《遥感原理与制图》监督分类的算法目录CONTENTS参数型分类算法非参数型分类算法0102参数型分类算法01

参数型分类算法假设一个特定的类别的统计分布一般为正态分布，然后估计这个分布的参量，以用于分类算法中。01.参数型分类算法监督分类的算法01.参数型分类算法最大似然法用特征空间中的距离表示像元数据和分类类别特征的相似程度，在利用训练数据获得了各个类别的特征参数后，对于一个未知像元，首先计算它与各个类别特征向量或代表向量的距离，然后比较距离的大小，把未知像元归并到距离最小（相似度最大）的类别中去。最小距离法分类基于贝叶斯准则的分类错误概率最小的一种非线性分类，是最常用的分类方法之一，该方法假设遥感图像中每一个波段都近似服从正态分布，逐点计算图像中的每个像元数据与每一个给定的似然度，然后把像元分到似然度最大的类别中去。监督分类的算法非参数型分类算法02

非参数型分类算法是对类的分布不做假设。常用算法平行六面体法。02.非参数型分类算法监督分类的算法

平行六面体算法是在多光谱遥感数据构成的光谱空间中，各项训练区样本的特征向量分别产生各自的平行四边形，每一个平行四边形为一类，平行四边形的中心是训练区样本类的均值向量，平行四边形的边界由样本类的标准差乘以分类者确定的乘数来限定。像素落在哪个平行四边形就属于哪一类，落在外面的像素被标识为“未分类”。

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