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KAPPA系数在监督分类中的应用

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简介：
本研究探讨了Kappa系数在监督分类任务中的实际应用价值，评估其在不同分类问题上的可靠性和一致性表现。 遥感数字图像的计算机分类方法包括监督分类，并且可以使用kappa系数来评估分类结果的质量。

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  • KAPPA系数在监督分类中的应用
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    本研究探讨了Kappa系数在监督分类任务中的实际应用价值，评估其在不同分类问题上的可靠性和一致性表现。 遥感数字图像的计算机分类方法包括监督分类，并且可以使用kappa系数来评估分类结果的质量。
     
  • 监督分类_IDL监督分类_IDL_监督分类
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    本项目聚焦于IDL（Iterative Dictionary Learning）在监督分类中的应用研究，探索如何通过迭代字典学习优化特征表示，提升分类准确率。 利用IDL编程，采用最小距离法对图像进行监督分类。
     
  • 监督分类下的最大似然法在遥感影像中的应用
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    本研究探讨了最大似然法在监督分类中于遥感影像分析的应用，通过比较不同条件下的分类效果，验证其准确性和适用性。 使用8波段的遥感影像数据集进行分类分析。该数据集中包括建筑物、道路、植被以及水四种地物类型。从这四类中分别选取了若干训练样本，保存在building.xls、road.xls、vegetation.xls和water.xls四个文件里。unknow.xls文件包含了待分类像素在8个波段上的灰度值及其真实地物类别信息。 任务是利用最大似然法对unknow.xls中的像素进行分类，并使用该文件最后一列的类别信息来评估分类结果的精度，计算出总体精度、用户精度、制图精度以及Kappa系数。请将读取文件路径更改为个人工作环境下的相应路径以确保Matlab程序能够顺利运行。
     
  • 基于Python的不变信息聚类在无监督图像分类与分割中的应用
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    本研究探讨了利用Python实现的不变信息聚类方法，在无需标签指导的情况下，对图像进行有效分类和分割的应用。通过提取具有不变性的特征，该技术能够增强模式识别能力，并提高算法鲁棒性，为无监督学习领域提供了一种创新解决方案。 该存储库包含用于无监督图像分类和分割的不变信息聚类（IIC）的PyTorch代码。IIC是一种无需标签即可训练神经网络进行图像分类和分段的方法，其在语义准确性方面达到了最先进的水平。通过使用这种方法，在多个数据集上取得了显著成果，包括无监督版本的STL10、CIFAR10、CIFAR20、MNIST以及有监督/半监督条件下的Potsdam等，并且刷新了9项记录。
     
  • ENVI中的非监督分类方法
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    本文章介绍了在遥感图像处理软件ENVI中常用的非监督分类方法，包括ISODATA和K-Means算法，并探讨了其应用与局限性。 非监督分类又称聚类分析或点群分类，在多光谱图像中寻找并定义自然相似的光谱集群。这种方法不需要对影像中的地物有先验知识，而是依靠不同类别地物的光谱或纹理信息进行特征提取，并通过统计这些特征之间的差异来实现分类目的。最后一步是对已分出的不同类别的实际属性进行确认。
     
  • 监督学习中六种经典的分类算法在机器学习中的应用
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    本篇文章探讨了六大经典分类算法——决策树、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、逻辑回归和随机森林，在监督学习领域的应用及其优势。 机器学习主要包括监督学习和无监督学习两大类。在监督学习中，常见的算法可以分为分类算法和数值型预测算法。其中，一些经典的分类算法包括决策树、支持向量机（SVM）以及各种基于神经网络的方法等。这些方法被广泛应用于解决实际问题中的分类任务。
     
  • IDL监督分类数据集.zip
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    本资源包包含多种用于监督学习的数据集，旨在支持分类任务的研究与模型训练。文件内含标注清晰、结构化良好的各类数据集合，适用于机器学习项目和算法开发。 本资源提供ENVI二次开发的IDL监督分类代码：包括平行管道分类法、最大似然分类法、最小距离分类法以及马氏距离分类法的相关代码。
     
  • 用于二分类监督学习的数据集
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    本数据集专为二分类监督学习设计，包含标注清晰的训练样本，旨在帮助模型区分两类目标变量，适用于机器学习与数据挖掘研究。 该数据集的前8行用于描述数据信息，后面的每一行代表一个样本，每行包含4列，前三列为特征值，最后一列是对应的数据标签。此数据集适用于监督学习任务。
     
  • ENVI的监督分类与决策树分类在火烧迹地提取及ArcMap制图中的应用
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    本研究探讨了利用ENVI软件结合监督分类和决策树方法进行火烧迹地识别，并通过ArcMap进行地图展示的应用，为森林火灾后的土地管理提供精准数据支持。 本段落介绍了ENVI监督分类、决策树分类方法以及如何利用这些技术提取火烧迹地，并在ArcMap中进行制图。适合遥感软件初学者大学生参考学习。
     
  • envi监督分类详解
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    《envi监督分类详解》是一篇深入探讨环境信息交换软件ENVI中监督分类技术的文章。通过实例解析了如何使用训练区域进行地物识别和图像分类，为遥感数据分析提供实用指导。 超详细的监督分类教程第一步：启动envi 4.8软件，打开待处理的tiff影像文件，并设置rgb显示顺序。