PRoRS
latest

课程介绍

  • 第01讲 概述

第一部分:特征空间像元分类

  • 第02讲 像元分类-决策规则
  • 第03讲 神经网络-逼近能力
  • 第04讲 学习算法-梯度下降
  • 第05讲 模型评估-泛化能力
  • 第06讲 非监督学习-降维与聚类
    • 6.1 算法原理
    • 6.2 实验要求
    • 6.3 思考探索
    • 6.4 案例展示
    • 6.5 课后习题

第二部分:图像平面对象识别

  • 第07讲 图像分类-CNN
  • 第08讲 对象检测-RCNN
  • 第09讲 语义分割-FCN
  • 第10讲 实例分割-RNN
  • 第11讲 图像合成-GAN

第三部分:地球表面遥感制图

  • 第12讲 地表覆盖制图
  • 第13讲 土地覆盖分类
  • 第14讲 专题制图
  • 第15讲 变化遥感监测

学生报告

  • 2017年春季课程报告
  • 2018年春季课程报告
PRoRS
  • Docs »
  • 第06讲 非监督学习-降维与聚类
  • Edit on GitHub

第06讲 非监督学习-降维与聚类¶

  • 6.1 算法原理
  • 6.2 实验要求
  • 6.3 思考探索
  • 6.4 案例展示
    • 6.4.1 K-Mean聚类
    • 6.4.2 GMM聚类
  • 6.5 课后习题
Next Previous

© Copyright 2020, YNS Revision 355ce991.

Built with Sphinx using a theme provided by Read the Docs.