監督分類法英文解釋翻譯、監督分類法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 supervised classification; supervised clssification

分詞翻譯：

監的英語翻譯：

inspect; prison; supervise; watch

督的英語翻譯：

superintend and director

分類法的英語翻譯：

taxonomy
【計】 sorting technique
【經】 grade-description system; group procedure

專業解析

監督分類法（Supervised Classification）是機器學習和遙感圖像處理中的核心方法，指利用已知類别标籤的樣本數據（訓練數據）訓練分類模型，進而對未知類别數據進行自動化分類的過程。其核心在于“監督”，即依賴人工預先标注的樣本指導算法學習分類規則。

漢英詞典角度的解釋：

監督 (Jiāndū)：對應英文Supervised，指分類過程受到人為提供的标注樣本（訓練數據）的指導和約束。
分類法 (Fēnlèi Fǎ)：對應英文Classification，指将數據對象（如圖像像元、文本、數據點）劃分到預定義類别中的方法或技術。

詳細技術内涵：

核心原理：
- 基于訓練數據中特征（Feature）與類别标籤（Label）之間的統計關系或模式。
- 算法通過學習這些關系，構建一個分類模型（Classifier）或決策函數。
- 該模型能夠根據輸入數據（未标記樣本）的特征，預測其所屬的類别。
關鍵步驟：
- 訓練樣本選擇：收集并人工标注代表不同類别的樣本數據。例如，在遙感中，需在地面真實數據（Ground Truth）支持下，選擇代表“水體”、“森林”、“城市”等類别的像元或區域并标記其類别。
- 特征提取：從訓練樣本中提取用于區分不同類别的特征變量。在遙感中，特征通常是像元的光譜波段值、紋理、指數（如NDVI）等；在其他領域可能是文本的詞頻、圖像的形狀描述符等。
- 模型訓練：将帶标籤的訓練樣本及其特征輸入分類算法（如決策樹、支持向量機SVM、隨機森林、神經網絡）。算法通過優化内部參數，學習特征與類别标籤之間的映射關系，建立分類模型。
- 模型應用（分類）：将訓練好的模型應用于新的、未标記的數據。模型根據學習到的規則，為每個輸入數據預測一個類别标籤。
主要特點：
- 依賴标注數據：模型性能高度依賴于訓練樣本的質量（代表性、準确性）和數量。
- 有目标導向：分類目标是預先定義好的有限類别集合。
- 可解釋性（部分算法）：一些算法（如決策樹）生成的模型規則相對直觀。
- 泛化能力：訓練好的模型應能有效預測訓練數據之外的新樣本。
典型應用領域：
- 遙感影像解譯：土地利用/土地覆蓋分類、植被類型識别、作物估産、環境監測等。
- 計算機視覺：圖像識别（物體、場景）、人臉識别、醫學影像分析。
- 自然語言處理：文本分類（新聞分類、情感分析）、垃圾郵件過濾。
- 生物信息學：基因表達數據分析、疾病診斷。
- 金融風控：信用評分、欺詐檢測。

權威參考來源：

經典教材定義：周志華. 《機器學習》[M]. 北京: 清華大學出版社, 2016. (第1章) - 該書系統闡述了監督學習的基本概念、原理和算法，是中文機器學習領域的權威教材。
遙感應用權威定義： NASA Earthdata. “What is Supervised Classification?” in Earthdata Cloud Cookbook [OL]. - 美國宇航局地球科學數據系統對監督分類在遙感中的應用有清晰定義和流程說明。
技術标準參考： IEEE Geoscience and Remote Sensing Society. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [J]. - 該頂級期刊長期發表監督分類算法改進及其在遙感中應用的研究成果，代表了領域内的技術标準和發展方向。

網絡擴展解釋

監督分類法是遙感影像處理和模式識别中的一種技術方法，其核心是通過已知樣本訓練分類模型，從而實現對未知數據的分類。以下從定義、步驟、特點、應用領域及與非監督分類的區别進行綜合說明：

1. 定義與原理
監督分類法（Supervised Classification）又稱訓練分類法，需依賴已知類别的樣本（訓練區）建立統計模型。其原理是通過提取訓練樣本的統計特征（如光譜、紋理等），生成分類規則或判别函數，再将此規則應用于整幅影像，完成像素級别的分類。

2. 實施步驟

訓練樣本選擇：在影像上選取典型且代表性的區域作為訓練樣本；
特征提取與建模：計算樣本的均值、方差等統計特征，構建分類器（如最大似然法、支持向量機等）；
分類與驗證：将模型應用于全圖，并通過混淆矩陣等方法評估分類精度，若未達标則需調整訓練樣本或模型參數。

3. 核心特點

依賴先驗知識：需已知類别信息，訓練樣本的質量直接影響分類結果；
統計驅動：基于概率或判别函數進行決策，適合地物特征差異明顯的場景；
可解釋性強：分類規則明确，便于結合領域知識優化。

4. 應用領域
主要用于遙感影像的地物識别，如地質制圖、生态環境監測、土地利用分類等，尤其適用于目标類别明确且訓練數據充足的場景。

5. 與非監督分類的區别
監督分類需人工提供樣本并建立模型，而非監督分類完全依賴算法自動聚類，無先驗類别标準。前者精度更高但成本較高，後者適合探索性分析或類别未知的情況。