ENVI中光谱分类方法详解

ENVI中的光谱分类方法包括非监督分类如ISODATA和K-Means，以及监督分类包括传统统计分析分类器如平行六面体、最小距离、马氏距离等，还涵盖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。这些方法为基于光谱的分类提供了多样化的选择。

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。

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。

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。

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。

这篇文章提供了关于matlab预处理近红外光谱的代码，并配有详细介绍，方便直接在matlab中使用。

MATLAB开发：新光谱估计方法探索。在AR-MA序列参数估计的基础上，介绍了一种创新的ARMA方法。

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. 决策树大小:- 决策树模型的规模和复杂程度，影响模型的效率和可解释性。 9. 分类规则简洁性:- 分类规则的易懂程度，影响模型的可解释性和可应用性。