envi监督分类平行六面体法

"Envi"通常指的是Envi（Environmental Vegetation Inventory）软件，这是一个专门用于环境遥感数据分析和植被分类的工具。它在环境监测中常用于进行大规模的地面或卫星数据的处理，特别是在植被覆盖分类、土地利用变化分析等领域。

"监督分类"是机器学习中的一个概念，特别是针对遥感图像数据的分类方法。它涉及到将未标注的数据（如遥感影像）通过已知类别（如训练样本）来训练分类模型，以便对新的、未知的遥感图像像素进行自动分类。这种方法要求有足够的训练样本来指导模型学习每个类别的特征。

"平行六面体法"或"帕累托优化"（Pareto Optimality）在环境分类中并不是直接的技术，但它可能是指在优化决策过程中，通过考虑多个目标（例如分类精度、分类速度和计算资源消耗）之间的权衡，找到在这些目标之间达到最优解的过程。在这个上下文中，它可能用来帮助选择最佳的算法参数或分类方法配置。

具体到Envi中，可能会使用监督分类算法，并可能结合并优化算法性能的方法来提升植被分类结果。如果你有关于Envi如何应用监督分类的具体问题，比如如何设置训练数据、选择合适的分类器，或是如何利用Envi的特定功能实现这些方法，随时提问--：

1. 如何在Envi中设置和管理监督分类的训练数据集？
2. Envi支持哪些监督分类算法？
3. 如何在Envi中实现并优化分类过程中的帕累托优化？

相关问题

平行六面体与支持向量机差异

平行六面体和支持向量机是完全不同的概念。平行六面体是一个几何概念，它是由物品的embedding向量所构成的多样性空间中的体积。它用于表示物品之间的相似度和相关性，而且其体积越大表示物品之间的相关性越低。在计算多样性的过程中，可以使用奇异值累积等方法来表示平行六面体的体积。

而支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类问题。SVM通过找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。它的目标是找到一个最大间隔的超平面，使得分割效果最好。在分类过程中，支持向量机使用了不同的分类法，包括平行六面体分类法、最小距离分类法、马氏距离分类法、最大似然分类法、神经网络分类法等。

所以平行六面体和支持向量机是在不同领域、不同概念下使用的方法。平行六面体是用于衡量物品之间的多样性和相似度，而支持向量机是一种用于分类的机器学习算法。它们之间的差异在于应用场景和目标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [KDD2021｜小红书在推荐多样化的实践——SSD](https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/120793388)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatgptT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [ENVI 自带的6种遥感图像分类算法比较](https://blog.csdn.net/yuanYW7556/article/details/107700672)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatgptT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]