分类器及其组合模型

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Initial contribute: 2018-12-04

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:  
岳天祥编著
:  
yue@lreis.ac.cn
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Classification(s)

Method-focused categoriesData-perspectiveGeoinformation analysis
Method-focused categoriesData-perspectiveRemote sensing analysis

Detailed Description

Chinese {{currentDetailLanguage}} Chinese

分类器及其组合模型

(1)  线性判别式分类器:

 从点 到组 Mahalanobis距离定义为:

 

 

式中,定义为组h 的协变量矢量的多变量样本平均; 是汇集

的样本的方差-协方差矩阵; 定义为矢量u的转置;属于组 

后验概率可用下式估计:

 

 

 

(2)  空间分类器:

  定义了 的位置坐标,而 定义了

 的距离为 之间的空间距离,记为 。令 

属于的第k 个训练观测值,而 距离。内的观

测值到组的距离集合定义为 这里的是属

的训练观测值的数目。

给定位置处的土地覆盖类型为,观测值到组的距离大于 

的概率为 ,这里Z定义为从集合 

随机抽取的多边形的位置,可利用 的顺序得到

的估计值:

 

式中, 表示集合中A 的元素数目。

 

3)组 的空间隶属概率定义为:

 

 

 

 

式中,如果对每一个j =1g ,有 ,则空间分类

规则把归类到 

参考文献

Steele B M:组合多重分类器――利用空间及遥感信息进行

覆盖类型作图。Remote Sensing of Environment2000,74

 

模型元数据

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《资源环境数学模型手册》 (2018). 分类器及其组合模型, Model Item, OpenGMS, https://geomodeling.njnu.edu.cn/modelItem/84a9d922-66c2-40e5-bc50-68fabc46ffe2
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