Форумы GIS-Lab.info

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?

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?