no effect as zero distance between

no effect as zero distance between different classes. Discrete degree is
very useful in hyperspectral classification. However, discrete degree
becomes meaningless as the class distance goes beyond one point.
To determine the statistical separability among classes for a given
band combination, Jeffries–Matusita (JM) distances are introduced
for separability measurement of hyperspectral data. The maximum
JM distances can be regarded as a relative gauge for the ambiguity
separation and therefore for the classes [27]. JM distances are defined
by the equation:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ไม่มีผลเป็นระยะเป็นศูนย์ระหว่างเรียนแตกต่างกัน แยกระดับมีประโยชน์มากในการจัดประเภท hyperspectral อย่างไรก็ตาม แยกระดับกลายความหมายเป็นระยะห่างชั้นไปจุดหนึ่งการกำหนด separability สถิติในหมู่ชั้นเรียนสำหรับการกำหนดวงชุด Jeffries – Matusita (JM) ระยะทางที่จะนำมาใช้สำหรับการวัด separability hyperspectral ข้อมูล สูงสุดระยะทาง JM อาจถือเป็นวัดญาติสำหรับคลุมเครือแยก และดังนั้นสำหรับการเรียน [27] มีกำหนดระยะทาง JMโดยสมการ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ไม่มีผลเป็นศูนย์ระยะห่างระหว่างเรียนแตกต่างกัน การศึกษาระดับปริญญาต่อเนื่องเป็น
ประโยชน์อย่างมากในการจัดหมวดหมู่ Hyperspectral อย่างไรก็ตามการศึกษาระดับปริญญาต่อเนื่อง
กลายเป็นความหมายเป็นระยะทางระดับนอกเหนือไปจากจุดหนึ่ง.
ในการตรวจสอบแยกทางสถิติในหมู่ชั้นเรียนสำหรับให้
รวมกันวงเจฟฟรีส์-Matusita (JM) ระยะทางแนะนำ
สำหรับการวัดแยกข้อมูล Hyperspectral สูงสุดที่
ระยะทาง JM สามารถถือเป็นมาตรวัดเชิงสัมพัทธ์สำหรับความคลุมเครือ
แยกแล้วจึงใช้สำหรับการเรียน [27] ระยะทาง JM จะถูกกำหนด
โดยสมการ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไม่มีผลเป็นศูนย์ระยะห่างระหว่างชั้นเรียนที่แตกต่างกัน ปริญญาตรีต่อเนื่องคือมีประโยชน์มากในการ hyperspectral . อย่างไรก็ตาม ระดับแบบไม่ต่อเนื่องกลายเป็นไร้สาระเป็นชั้นเรียนทางไกลนอกเหนือไปจากจุดหนึ่งเพื่อตรวจสอบสถิติในชั้นเรียนให้แยกออกจากกันได้วงดนตรีผสม , เจฟฟรีย์– matusita ( JM ) ระยะทางจะแนะนำสำหรับการวัดการแยกออกของข้อมูล hyperspectral . สูงสุดระยะทาง JM อาจถือเป็นมาตรวัดความสัมพัทธ์การแยกและดังนั้นในชั้นเรียน [ 27 ] ระยะทาง JM ถูกกำหนดโดยสมการ :