监督分类是一种具有先验类别标准的分类法，先用已知类别或者训练样本建立分类标准，而后对研究区所有像元特征值或样本的观测数据进行分类
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举一反三
- 分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。
- 监督分类的基本过程是：首先根据已知的样本类别和类别的先验知识确定（），计算（），然后将未知类别的样本值代入（），依据（）对该样本所属的类别进行判定。
- 根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其训练样本，对分类器进行（），可将遥感影像分类方法分为（）和（）。 A: 选择 硬分类 软分类 B: 训练 硬分类 软分类 C: 训练 监督分类 非监督分类 D: 选择 监督分类 非监督分类
- 关于有监督学习，下面哪个描述是错误的（ ）。 A: 确切地知道每一个训练样本所属的类别； B: 关键问题是如何度量样本间的“相似性”。 C: 利用训练样本学习分类器，对未知类别样本分类。 D: 聚类是一种有监督学习。
- 下列哪种分类方法是根据像元数据和分类类别特征的相似程度，在距离最小的类别上对像元数据进行分类的
内容
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KNN算法的分类原理有()。 A: 把已经分类或需要分类的样本在定义的特征空间上表征 B: 需要分类的样本选择特征空间上和自己最邻近的K个样本 C: 需要分类的样本的类别就是这K个样本中最多的那个类别
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监督分类过程中，利用样本数据求解类别统计参数的过程称之为（）。
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分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。②在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）
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进行监督分类选择训练样本过程中，需要注意： A: 训练区必须具有典型性和代表性。 B: 同一类别训练样本必须是均质的，不能包含其它类别，也不能是和其它类别之间的边界或混合像元。 C: 训练区的大小、形状和位置必须能同时在图像和实地（或其它参考图）容易识别和定位。 D: 训练样本的数目至少能够满足建立分类所用判别函数的要求，以克服各种偶然因素的影响。
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中国大学MOOC: 分类的具体过程是：分析分类对象的特点，抽提特征要素（现象或本质）→以特征要素为标准划分类别→将对象与类别进行关联，建立分类体系→理清基于不同分类标准的分类体系之间的关系→思考分类的价值和应用途径