第1个回答 2024-06-01
非监督分类是一种基于数据驱动的分类方法，无需预先设定任何类别信息。它主要依赖遥感影像地物的光谱特征分布的自然聚类特性，进行无引导的自动分类。这种分类过程仅能实现样本的初步分组，每个类别仅是相对的区分，而不能直接提供类别属性的明确定义。分类结果需要通过后续的目视检查或实地调查来确定其属性。非监督分类也被称为聚类分析，通常的步骤包括选择初始聚类中心，根据如最小距离等相似性度量方法将样本归类，然后通过迭代优化，直到达到满意的分类效果。这种方法与监督学习中的先学习后分类不同，它是在学习过程中实时进行分类，通过发现数据中的相似模式来划分类别。尽管非监督法与监督法都是通过图像灰度信息进行处理，但主要区别在于监督法依赖于预先标记的样本，而非监督法则更侧重于数据自身的内在结构。在非监督分类中，特征参数如均值和协方差的统计计算是实现分类的关键步骤，这与监督分类有一些共同之处，但它们的指导原则和目标不同。本回答被网友采纳