非監督分類原理（非監督分類）

大家好，我是小夏，我來為大家解答以上問題。非監督分類原理，非監督分類很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！

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2、非監督分類是指人們事先對分類過程不施加任何的先驗知識，而僅憑數據（遙感影像地物的光譜特征的分布規律），即自然聚類的特性，進行“盲目”的分類；其分類的結果只是對不同類別達到了區分，但并不能確定類別的屬性，亦即：非監督分類只能把樣本區分為若干類別，而不能給出樣本的描述；其類別的屬性是通過分類結束后目視判讀或實地調查確定的。非監督分類也稱聚類分析。一般的聚類算法是先選擇若干個模式點作為聚類的中心。每一中心代表一個類別，按照某種相似性度量方法（如最小距離方法）將各模式歸于各聚類中心所代表的類別，形成初始分類。然后由聚類準則判斷初始分類是否合理，如果不合理就修改分類，如此反復迭代運算，直到合理為止。與監督法的先學習后分類不同，非監督法是邊學習邊分類，通過學習找到相同的類別，然后將該類與其它類區分開，但是非監督法與監督法都是以圖像的灰度為基礎。通過統計計算一些特征參數，如均值，協方差等進行分類的。所以也有一些共性。

本文到此講解完畢了，希望對大家有幫助。