手写数据集半监督分类与遥感影像非监督分类的Python代码实例及简要分析报告

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简介：
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。

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手写数据集半监督分类与遥感影像非监督分类的Python代码实例及简要分析报告

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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。

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基于Python的遥感影像非监督分类方法

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