非监督分类名词解释

非监督分类名词解释

非监督分类是一种图像分类技术，其核心思想是在没有事先知道类别特征的情况下，根据数据（如遥感影像地物的光谱特征）的自然聚类特性，对图像进行分类。这种方法也被称为聚类分析或点群分析。在非监督分类中，算法会搜寻并定义图像中不同地物的自然相似光谱集群，然后通过统计特征之间的差异来进行分类。分类完成后，类别的属性通常需要通过目视判读或实地调查来确定。

非监督分类的主要特点包括：

无先验知识：

分类前不需要对地物有先验的了解或标签。

自然聚类：

利用数据本身的自然聚类特性进行分类。

分类结果：

能够区分不同的类别，但不能直接确定类别的属性。

方法：

常见的非监督分类算法包括ISODATA、K-Means、回归分析、趋势分析、等混合距离法、集群分析、主成分分析和图形识别等。

应用：

在遥感图像分析中，非监督分类用于自动识别和分类图像中的不同地物类型。

非监督分类在多光谱图像分析中尤其有用，因为它能够发现数据中的潜在模式和结构，这些模式和结构可能无法通过监督学习方法直接从标记的训练数据中学习到。