The Mahalanobis distance classifica

The Mahalanobis distance classification is a direction-sensitive distance classifier that uses statistics for each class. It is similar to the maximum likelihood classification but assumes all class covariances are equal and therefore is a faster method. All pixels are classified to the closest ROI class unless you specify a distance threshold, in which case some pixels may be unclassified if they do not meet the threshold.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การจำแนกระยะ Mahalanobis จะจำแนกทิศทางไวต่อระยะทางที่ใช้สถิติแต่ละวิชา มันคล้ายกับการจัดประเภทสูงสุดโอกาส แต่สันนิษฐานเท่าทุกคลา covariances และดังนั้น เป็นวิธีที่รวดเร็ว พิกเซลทั้งหมดจะจัดประเภทร้อยที่ใกล้ที่สุดเว้นแต่ว่าคุณระบุขีดจำกัดระยะทาง ในกรณีที่พิกเซลบางอย่างอาจไม่ได้แยกประเภทหาก พวกเขาไม่ตรงกับเกณฑ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจำแนกประเภทระยะทาง Mahalanobis เป็นลักษณนามระยะทางทิศทางที่สำคัญที่ใช้สถิติสำหรับแต่ละชั้นเรียน มันคล้ายกับการจัดหมวดหมู่โอกาสสูงสุด แต่ถือว่าทุก covariances ระดับเท่ากันและดังนั้นจึงเป็นวิธีที่เร็วขึ้น พิกเซลทั้งหมดจะถูกจัดชั้นเรียนผลตอบแทนการลงทุนที่ใกล้เคียงที่สุดเว้นแต่คุณจะระบุเกณฑ์ระยะทางซึ่งในกรณีพิกเซลบางคนอาจจะไม่เป็นความลับถ้าพวกเขาไม่เป็นไปตามเกณฑ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ mahalanobis ระยะทางจำแนกเป็นทิศทางที่มีลักษณนามที่ใช้ระยะทางสถิติสำหรับแต่ละชั้นเรียน มันคล้ายกับการจำแนกสูงสุด แต่ถือว่า covariances คลาสทั้งหมดเท่ากันและดังนั้นจึงเป็นวิธีที่เร็วขึ้น ทุกพิกเซลจะแบ่งไปเรียนที่ร้อยเอ็ดใกล้ถ้าคุณระบุระยะทางธรณีประตู ซึ่งในกรณีนี้ บางภาพอาจจะไม่มีประเภท ถ้าไม่ตรงกับเกณฑ์