ENVI中基于光谱分类方法的优化与应用

ENVI光谱分类方法可分为监督分类与非监督分类。监督分类包含基于传统统计分析分类器（如平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然）、人工智能分类器（如神经网络）和模式识别分类器（如支持向量机）等。模糊分类也是一种基于光谱的分类方法。

ENVI中的光谱分类技术包括非监督分类如ISODATA和K-Means，以及监督分类包括基于传统统计分析分类器如平行六面体、最小距离和马氏距离，以及基于人工智能分类器如神经网络和支持向量机，和基于模式识别分类器。光谱分类方法基于光谱数据进行分类，是影像处理中的重要技术。

基于规则的分类方法称为关联分类（AC），通常在数据挖掘中根据监督学习的数据集构造准确的分类器。它提取“If-Then”规则，并将每个生成的规则与两个计算出的参数关联：支持和置信度。当前的AC算法中，每次将规则插入分类器时，相应的训练数据会被丢弃，但实际上这些数据用于计算其他规则的支持和置信度，影响其他较低排名的规则。静态支持和置信度会导致大型、不准确的分类器，因此需要改进支持和置信度的计算方法。

本项目采用Python、Pandas和Scikit Learn，探索轨迹分析和分类。步骤包括数据清理、轨迹形成、轨迹相似度计算。算法包括： 快速动态时间规整（Fast-DTW） 最长公共子序列算法 计算结果用于轨迹分类。

隐式游标是Oracle自动为所有数据操纵语句（包括只返回单行数据的查询语句）声明和操作的一种游标。显式游标是由用户声明和操作的一种游标。在每个用户会话中，可以同时打开多个游标，其数量由数据库初始化参数文件中的OPEN_CURSORS参数定义。

基于SMOTE与SVM算法的分类性能优化 本研究探讨了SMOTE过采样技术与SVM分类器结合，并通过混合交叉验证方法寻找最优参数，以提升分类性能。 方法： 数据预处理： 对原始数据进行清洗和特征选择，为后续建模做准备。 SMOTE过采样： 针对少数类样本进行SMOTE过采样，平衡数据集类别分布，避免模型偏向多数类。 SVM模型构建： 选择合适的核函数，并使用混合交叉验证方法进行参数寻优，提高模型泛化能力。 性能评估： 使用准确率、精确率、召回率和F1值等指标评估模型分类性能。 结果： 通过SMOTE过采样技术，有效缓解了类别不平衡问题，SVM模型的分类性能得到显著提升。混合交叉验证方法找到了最优参数组合，进一步提高了模型的泛化能力。 结论： SMOTE与SVM算法结合是一种有效的分类方法，尤其适用于处理类别不平衡数据。混合交叉验证方法有助于寻找最优参数，提高模型性能。

分类作为数据挖掘中的核心技术之一，通过学习已有数据集构建具备预测能力的模型。其最终目标是准确预测未知样本所属类别。例如，在垃圾邮件识别中，模型可根据邮件标题和内容判断其是否为垃圾邮件；在医疗诊断领域，模型可依据核磁共振结果对肿瘤性质进行良恶性判断。此外，分类模型还广泛应用于天文观测、金融交易风险评估、新闻信息分类等领域，展现出强大的泛化能力。

ENVI提供丰富的图像统计分析功能，包括图像像素统计、感兴趣区统计、掩膜统计和统计扩展补丁。这些功能可以帮助用户深入分析图像数据，提取有价值的信息。

提出了一种基于卷积神经网络特征的多重局部聚合描述符（VLAD）编码方法，用于图像分类。为了改进VLAD编码方法的性能，研究人员探索了三种编码算法的扩展。此外，他们在VLAD编码中应用了空间金字塔补丁（SPM），以增加卷积神经网络特征的空间信息。特别是SPM的添加使得他们提出的框架相比传统方法表现更好。