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监督分类:C++代码-源码,展示了典型监督分类技术的实例。
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简介:
监督分类通常采用监督分类技术的实例,以C++语言编写的代码。
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C
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码
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本资源提供一系列用C++编写的监督学习算法实现代码,涵盖多种经典机器学习模型,适用于初学者理解和实践监督分类技术。 典型的监督分类技术的示例C++代码。
监
督
分
类
_IDL
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_IDL_
监
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类
优质
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。
关于遥感影像
的
监
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分
类
、非
监
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及其
代
码
实
现
优质
本项目聚焦于遥感影像分析中的监督与非监督分类方法,包括支持向量机、决策树等监督学习算法及K均值聚类等非监督技术,并提供详尽的Python代码示例。 该文章详细论述了主要的图像分类算法及其C语言实现,并提供了丰富实用的内容,对于遥感图像处理的学习者来说非常有帮助。
半
监
督
分
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算法
的
源
代
码
优质
本项目提供多种半监督分类算法的实现源代码,旨在帮助研究人员和工程师利用有限标注数据进行高效机器学习模型训练。 半监督MATLAB代码——经过调试——可用。
非
监
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类
的
IDL
实
现
源
码
优质
本项目提供了一套基于IDL(Interactive Data Language)的非监督分类算法实现源代码,适用于遥感图像处理和分析领域。 IDL调用ENVI库函数实现非监督分类的代码如下所示:这段文字在去掉链接和个人联系信息后变为: 使用IDL语言并通过调用ENVI库中的相关函数可以完成非监督分类任务。
envi
监
督
分
类
详解
优质
《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。
手写数据集半
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与遥感影像非
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的
Python
代
码
实
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及简要
分
析报告
优质
本项目提供了基于手写数据集的半监督分类方法和遥感影像的非监督分类算法的Python实现,并附有详细案例分析。 t2.py是用于手写数据集主动学习的示例代码,而t3.py则展示了遥感影像非监督分类的方法。此外还有一个PDF文件包含分析报告。 在手写数据集中,半监督分类代码包括了数据准备、预处理以及标签传播(Label Spreading)算法的具体实现;而对于遥感影像非监督分类,则主要分为三部分:1)数据的准备与预处理;2)K均值聚类算法的应用;3)簇化图像及聚类结果的可视化。这些代码中都包含了详细的注释以供参考。 简要分析报告则涵盖了两种方法的基本原理、具体的代码流程解析以及对实验结果进行深入探讨和解读的内容。
ENVI
监
督
分
类
与非
监
督
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类
及其精度评估详解教程
优质
本教程深入讲解ENVI软件中的监督分类和非监督分类技术,并详细介绍如何进行精度评估。适合遥感数据分析人员学习参考。 环境监督分类是一种利用ENVIS(环境信息系统)进行的地理空间数据处理方法,主要用于监测和管理自然资源及环境保护工作。这种方法通过收集、分析卫星图像和其他相关数据来识别不同类型的地表覆盖,并评估其变化情况,为决策者提供科学依据和支持。
遥感影像
分
类
(涵盖
监
督
与非
监
督
方法)
优质
本课程聚焦于遥感影像分类技术,深入探讨包括监督学习和非监督学习在内的多种算法及其应用实践。 这篇介绍提供了关于遥感图像分类的详细内容,涵盖了监督分类和非监督分类的方法。