问答题X 纠错
信息获取:通过测量、采样和量化,可以用矩阵或向量表示二维图像或波形。
预处理:去除噪声,加强有用的信息,并对输入测量仪器或其他因素造成的退化现象进行复原。
特征选择和提取:为了有效地实现分类识别,就要对原始数据进行变换,得到最能反映分类本质的特征。
分类决策:在特征空间中用统计方法把识别对象归为某一类。
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对一副道路图像,希望把道路部分划分出来,可以采用以下两种方法:
1.在该图像中分别在道路部分与非道路部分画出一个窗口,把在这两个窗口中的象素数据作为训练集,用Fisher准则方法求得分类器参数,再用该分类器对整幅图进行分类。
2.将整幅图的每个象素的属性记录在一张数据表中,然后用某种方法将这些数据按它们的自然分布状况划分成两类。因此每个象素就分别得到相应的类别号,从而实现了道路图像的分割。试问以上两种方法哪一种是监督学习,哪个是非监督学习?
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动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类;
分级聚类则是将样本个体,按相似度标准合并,随着相似度要求的降低实现合并。
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