监督方法的模糊培训与模糊分类 模糊分类仍采用最大或然率分类法 保持对所有类别的或然率 ●隶属度等同于或然率(通用值域[0.0,1.0 ◎模糊培训采用JC. Bezdek的模糊聚类法 ●需要改进 Fuzzy c-Means方法 ●根据给定的光谱培训数据反复叠代以获取逼 近真值的聚类中心 ●为整幅图像分类提供更可靠的 Signature参数监督方法的模糊培训与模糊分类 ⚫ 模糊分类仍采用最大或然率分类法 ⚫ 保持对所有类别的或然率 ⚫ 隶属度等同于或然率（通用值域 [0.0, 1.0]） ⚫ 模糊培训采用J.C. Bezdek的模糊聚类法 ⚫ 需要改进 Fuzzy c-Means 方法 ⚫ 根据给定的光谱培训数据反复叠代以获取逼 近真值的聚类中心 ⚫ 为整幅图像分类提供更可靠的 signature 参数