非監督分類是以不同影像地物在特征空間中類別特征的差別為依據的一種無先驗（已知）類別標準圖像分類，是以集群為理論基礎，通過計算機對圖像進行集聚統計分析的 *** 。根據待分類樣本特征參數的統計特征，建立決策規則來進行分類。而不需事先知道類別特征。把各樣本的空間分布按其相似性分割或合并成一群集，每一群集代表的地物類別，需經實地調查或與已知類型的地物加以比較才能確定。是模式識別的一種 *** 。一般算法有：回歸分析、趨勢分析、等混合距離法、集群分析、主成分分析和圖形識別等。

非監督分類是指人們事先對分類過程不施加任何的先驗知識，而僅憑數據（遙感影像地物的光譜特征的分布規律），即自然聚類的特性，進行“盲目”的分類；其分類的結果只是對不同類別達到了區分，但并不能確定類別的屬性，亦即：非監督分類只能把樣本區分為若干類別，而不能給出樣本的描述；其類別的屬性是通過分類結束后目視判讀或實地調查確定的。

非監督分類也稱聚類分析。一般的聚類分析是先選擇若干個模式點作為聚類的中心。每一中心代表一個類別，按照某種相似性度量 *** （如最小距離 *** ）將各模式歸于各聚類中心所代表的類別，形成初始分類。然后由聚類準則判斷初始分類是否合理，如果不合理就修改分類，如此反復迭代運算，直到合理為止。與監督法的先學習后分類不同，非監督法是邊學習邊分類，通過學習找到相同的類別，然后將該類與其它類區分開，但是非監督法與監督法都是以圖像的灰度為基礎。通過統計計算一些特征參數，如均值，協方差等進行分類的。所以也有一些共性。

來源：開源地理空間基金會中文分會

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