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。

基于光谱的影像分类方法，ENVI 里头的工具还挺全的。像ISODATA、K-Means这些非监督分类方法，调参不难，跑得也快。你要是数据源标注不多，先用这类试试也行。监督分类那块，ENVI 分得挺细：传统统计类的，比如最小距离、最大似然；人工智能这块也有，像神经网络；再高级点，还有支持向量机这种基于模式识别的分类器。 常用的监督方法比如最大似然，挺适合分辨率比较高、光谱特征清晰的影像。你要是跑森林、农田这种分区的，还挺准的。非监督分类对数据要求不高，先粗分一波再细调，节奏也不错。 分类效果的好坏，和影像预关系大。像辐射校正、几何校正这些前期工作别省。否则后面再牛的分类器也白搭。 嗯对了，想深挖

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。

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。

空间金字塔模型对图像进行划分，分别提取各子块特征，赋予不同权重。三层模型下，划分等级0权重1/4，等级1权重1/4，等级2权重1/2。该模型有效描述图像的空间信息。 数据分类算法包括最大熵、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策

非平衡数据分类问题在数据挖掘中是一个挺常见的挑战，尤其是当遇到样本分布不均的情况时，起来就有点棘手了。其实，多情况下，如果没有专门的技术，分类模型会偏向预测多样本的类别，导致分类效果不太理想。所以，针对这种情况，非平衡类数据分类方法就显得蛮重要的了。嗯，如果你在做分类任务时发现有这种问题，可以考虑用一些技巧，比如重采样、调整分类阈值等。通过这些方法，可以让你的模型在非平衡数据时更加准确和公平。

攻击方法分类是安全研究的重要课题，它对于漏洞的定性和数据挖掘分析具有重要意义。系统安全漏洞分类法主要有两种：RISOS分类法和Aslam分类法。此外，针对TCP/IP协议族的攻击也存在多种分类方法。