Здравствуйте, возник следующий вопрос по автономной классификации в erdas.
Дан снимок 10*10 пикселей, при автономной классификации заданы параметры:
число классов - 5
число итераций - 25
порог сходимости 95%
Почему при пороге сходимости в 59% получаются те же результаты автономной классификации.
Почему нет разницы при разном пороге сходимости?
Будет ли разница при тех же параметрах классификации при изображении 100*100 пикселей?
Автономная классификация в erdas imagine
-
- Новоприбывший
- Сообщения: 7
- Зарегистрирован: 04 май 2017, 15:27
- Репутация: 0
-
- Новоприбывший
- Сообщения: 7
- Зарегистрирован: 04 май 2017, 15:27
- Репутация: 0
Re: Автономная классификация в erdas imagine
Процесс продолжается до тех пор пока не будет достигнуто максимальное количество итераций или достигнут максимальный процент пикселов не изменивших свой класс (предел сходимости - convergence threshold). Например если ПС=0,95, это значит, что процесс кластеризации закончится как только количество пикселов не поменявших свой класс между итерациями достигнет 95%. Другими словами если только 5% или меньше пикселов поменяют свой класс процесс классификации закончится (центры классов будут установлены равным тем, которые участвовали в кластеризации на последней итерации).
Означает ли это, что при таком числе итераций, увеличивается процент сходимости пикселей?
Означает ли это, что при таком числе итераций, увеличивается процент сходимости пикселей?
Кто сейчас на конференции
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 8 гостей