Автономная классификация в erdas imagine

[lilen12]

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?

[lilen12]

Исходя из данных по теории:

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 ПС не влияет на классификацию при таком числе итераций?

[gamm]

10х10 - это не снимок (в том смысле, что вы получаете вырожденную ситуацию). Возьмите 1000х1000 (или хотя бы 100х100, если машинка совсем слабая), с ним и экспериментируйте. И каналов побольше (от 3-5)

И не плодите одно и то же в разных местах, вторую тему убейте.

[lilen12]

И не плодите одно и то же в разных местах, вторую тему убейте.

Вопрос решен. Как удалить тему?

[lilen12]

Если вдруг кому-то пригодится.
Ответ на вопрос таков: неправильная постановка вопроса.
В правильной постановке вопроса процент сходимости - одинаковый. Число итераций - различается. Но классификация будет одинаковая, так как процесс классификации останавливается при достижении процента сходимости, либо числа итераций. В данном случае, достигается нужный процесс сходимости и классификация завершается с одинаковым результатом в обоих случаях.