监督分类法英文解释翻译、监督分类法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 supervised classification; supervised clssification

分词翻译：

监的英语翻译：

inspect; prison; supervise; watch

督的英语翻译：

superintend and director

分类法的英语翻译：

taxonomy
【计】 sorting technique
【经】 grade-description system; group procedure

专业解析

监督分类法（Supervised Classification）是机器学习和遥感图像处理中的核心方法，指利用已知类别标签的样本数据（训练数据）训练分类模型，进而对未知类别数据进行自动化分类的过程。其核心在于“监督”，即依赖人工预先标注的样本指导算法学习分类规则。

汉英词典角度的解释：

监督 (Jiāndū)：对应英文Supervised，指分类过程受到人为提供的标注样本（训练数据）的指导和约束。
分类法 (Fēnlèi Fǎ)：对应英文Classification，指将数据对象（如图像像元、文本、数据点）划分到预定义类别中的方法或技术。

详细技术内涵：

核心原理：
- 基于训练数据中特征（Feature）与类别标签（Label）之间的统计关系或模式。
- 算法通过学习这些关系，构建一个分类模型（Classifier）或决策函数。
- 该模型能够根据输入数据（未标记样本）的特征，预测其所属的类别。
关键步骤：
- 训练样本选择：收集并人工标注代表不同类别的样本数据。例如，在遥感中，需在地面真实数据（Ground Truth）支持下，选择代表“水体”、“森林”、“城市”等类别的像元或区域并标记其类别。
- 特征提取：从训练样本中提取用于区分不同类别的特征变量。在遥感中，特征通常是像元的光谱波段值、纹理、指数（如NDVI）等；在其他领域可能是文本的词频、图像的形状描述符等。
- 模型训练：将带标签的训练样本及其特征输入分类算法（如决策树、支持向量机SVM、随机森林、神经网络）。算法通过优化内部参数，学习特征与类别标签之间的映射关系，建立分类模型。
- 模型应用（分类）：将训练好的模型应用于新的、未标记的数据。模型根据学习到的规则，为每个输入数据预测一个类别标签。
主要特点：
- 依赖标注数据：模型性能高度依赖于训练样本的质量（代表性、准确性）和数量。
- 有目标导向：分类目标是预先定义好的有限类别集合。
- 可解释性（部分算法）：一些算法（如决策树）生成的模型规则相对直观。
- 泛化能力：训练好的模型应能有效预测训练数据之外的新样本。
典型应用领域：
- 遥感影像解译：土地利用/土地覆盖分类、植被类型识别、作物估产、环境监测等。
- 计算机视觉：图像识别（物体、场景）、人脸识别、医学影像分析。
- 自然语言处理：文本分类（新闻分类、情感分析）、垃圾邮件过滤。
- 生物信息学：基因表达数据分析、疾病诊断。
- 金融风控：信用评分、欺诈检测。

权威参考来源：

经典教材定义：周志华. 《机器学习》[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016. (第1章) - 该书系统阐述了监督学习的基本概念、原理和算法，是中文机器学习领域的权威教材。
遥感应用权威定义： NASA Earthdata. “What is Supervised Classification?” in Earthdata Cloud Cookbook [OL]. - 美国宇航局地球科学数据系统对监督分类在遥感中的应用有清晰定义和流程说明。
技术标准参考： IEEE Geoscience and Remote Sensing Society. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [J]. - 该顶级期刊长期发表监督分类算法改进及其在遥感中应用的研究成果，代表了领域内的技术标准和发展方向。

网络扩展解释

监督分类法是遥感影像处理和模式识别中的一种技术方法，其核心是通过已知样本训练分类模型，从而实现对未知数据的分类。以下从定义、步骤、特点、应用领域及与非监督分类的区别进行综合说明：

1. 定义与原理
监督分类法（Supervised Classification）又称训练分类法，需依赖已知类别的样本（训练区）建立统计模型。其原理是通过提取训练样本的统计特征（如光谱、纹理等），生成分类规则或判别函数，再将此规则应用于整幅影像，完成像素级别的分类。

2. 实施步骤

训练样本选择：在影像上选取典型且代表性的区域作为训练样本；
特征提取与建模：计算样本的均值、方差等统计特征，构建分类器（如最大似然法、支持向量机等）；
分类与验证：将模型应用于全图，并通过混淆矩阵等方法评估分类精度，若未达标则需调整训练样本或模型参数。

3. 核心特点

依赖先验知识：需已知类别信息，训练样本的质量直接影响分类结果；
统计驱动：基于概率或判别函数进行决策，适合地物特征差异明显的场景；
可解释性强：分类规则明确，便于结合领域知识优化。

4. 应用领域
主要用于遥感影像的地物识别，如地质制图、生态环境监测、土地利用分类等，尤其适用于目标类别明确且训练数据充足的场景。

5. 与非监督分类的区别
监督分类需人工提供样本并建立模型，而非监督分类完全依赖算法自动聚类，无先验类别标准。前者精度更高但成本较高，后者适合探索性分析或类别未知的情况。