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K-均值方法的缺点是过分依赖初值，容易收敛于局部极值。
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K-均值方法的缺点是过分依赖初值，容易收敛于局部极值。
A.正确
B.错误
正确答案：正确
Tag：
遥感数字图像处理
极值
初值
时间：2022-01-09 16:08:58
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局部直方图峰值法以搜索直方图局部峰值来选定最终类别的中心。（）
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训练样本数据是用来计算类均值和协方差矩阵。根据概率统计原理，协方差矩阵的至少需要（）个样本（K是多光谱空间的维数或经过选择的特征数）
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非监督分类的目的是使得同一类别的像素之间的差异（距离）尽可能小而不同类别中像素的差异尽可能大。
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图像判读是确定分类使用的图像特征，进行信息提取的必要手段。进行图像判读时，总共有六种要素，分别为图像中目标物的大小、形状、阴影、色调、颜色、纹理。
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在多图像融合中，被融入的图像相互间不需要辐射相关性。（）
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图像分类使用的图像特征的选择是个复杂的问题，由应用目的、研究区域特点、遥感图像类别与成像季节等众多要素确定，总的原则是：
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ISODATA法即迭代式自组织数据分析算法，简称迭代法，与K-均值算法的不同点在于（）
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在非监督分类中，初始类别参数的选择方法有（）
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良好的特征应具有（）特点
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进行图像范围掩膜时，待处理图像与工作范围图像应该
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通过图像判读，获得图像各个类别的（）,从而为典型类别训练区的确定提供依据。
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非监督分类中，初始类别参数是指类别中心的图像特征的（），以及类别分布的（）
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非监督分类主要采用（）的方法，把像素按照相似性归成若干类别。
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遥感图像分类的重要依据是遥感图像的（），不加选择地利用这些变量分类不但会增加多余的运算，反而会影响分类的准确性。
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通过（）和（）方法提取工作范围的图像（）
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事先没有类别的先验知识，对未知类别的样本进行分类的方法称为监督分类。
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遥感图像分类算法的核心是判别函数和分类方法。（）
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遥感图像分类以每个像素的光谱数据为基础。
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常用的距离度量有（）、（）、（）、（）。
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在图像分类中，绝对距离和欧式距离也称为明氏距离，需要注意的问题包括（）