ecognition怎么对已经分好的类别再进行分类

### 回答1：
ecognition是一种图像处理软件，可用于对已经分好的类别再进行分类。它可以通过以下几个步骤来实现：

1. 数据准备：首先，需要收集并准备具有已经分好类别的图像数据。这些数据可以包括已经分好类别的图像样本，以及它们的标签或分类信息。

2. 特征提取：接下来，在ecognition中进行特征提取。这涉及从图像中提取有意义的特征，如纹理、颜色、形状等。这些特征将用于区分不同的类别。

3. 模型训练：使用已经准备好的图像数据和提取出的特征，可以开始训练分类模型。在ecognition中，可以选择使用不同的机器学习算法，如支持向量机（SVM）或随机森林（Random Forest），来构建分类模型。

4. 模型评估：在训练完成后，需要对分类模型进行评估。这可以通过使用另一组已知类别的图像数据进行测试来完成。通过比较模型预测的类别和真实类别之间的差异，可以评估模型的准确性和性能。

5. 类别再分类：一旦分类模型经过充分训练和评估，就可以将其应用于对已经分好类别的图像再进行分类。这可以通过将新的待分类图像输入到模型中，并使用模型进行预测来实现。模型将根据已经学到的分类规则和特征来为每个图像样本分配一个确定的类别。

总而言之，通过以上步骤，ecognition可以对已经分好的类别再进行分类。这里的关键是数据准备、特征提取、模型训练和评估，以及最终的类别再分类。这些步骤将帮助将图像按照不同的类别进行准确和有效的分类。

### 回答2：
ecognition是一种强大的图像解译软件，它可以对遥感图像进行自动物体识别和分类。如果我们想对已经分好的类别再进行分类，以下是一些基本步骤：

首先，我们需要提取感兴趣的区域或特定的类别。用ecognition中的形状工具，我们可以手动绘制、划定目标或搜索特定的特征。

其次，我们需要选择合适的特征参数。ecognition提供了各种特征选项，例如颜色、纹理、形状等。我们可以根据需求选择相应的特征参数，并将其应用到已选定的区域或类别上。

然后，我们需要定义分类规则。根据所需的分类目标和已有的类别信息，我们可以设置适当的分类规则。这些规则可以基于像素值、空间关系、特征统计等，以实现更准确的分类结果。

接下来，我们可以使用ecognition中的分类器进行分类。ecognition提供了多个分类算法，如支持向量机（SVM）和随机森林等。我们可以选择合适的分类器，并使用先前定义的分类规则进行训练和分类操作。

最后，我们可以通过检查分类结果评估分类的准确性。ecognition提供了丰富的评估工具，可以帮助我们分析分类结果的准确性和可靠性。如果需要，我们可以根据评估结果进行调整和进一步优化。

总体来说，ecognition在已经分好的类别上再进行分类需要确定感兴趣区域、选择特征参数、定义分类规则、使用分类器进行分类，并最终评估分类结果。这些步骤将帮助我们根据实际需求对已有的类别进行更精细的分类。

### 回答3：
ecognition是一款基于遥感影像数据的图像分析软件，可以对影像进行智能分类和物体识别。在已经对图像进行分类后，如果需要再对已经分好的类别进行进一步分类，可以采取以下步骤:

1. 数据准备：首先，需要准备好已经分好类的图像和与之相对应的分类标签数据。可以通过人工手动对图像进行分类，或者使用已有的分类数据。

2. 再次分类：在ecognition软件中，通过创建新的分类层来对已经分好的类别再进行分类。可以在结果视图中点击“新增分类层”按钮，创建一个新的分类层。

3. 特征提取：接下来，在新的分类层中，需要对每个已经分好的类别进行特征提取。可以使用ecognition提供的各种算法和工具，如纹理分析、光谱特征提取等。提取的特征可用于区分已有类别中不同的子类别。

4. 训练分类器：在特征提取之后，需要使用已有的分类数据对分类器进行训练。在ecognition中，可以使用支持向量机（SVM）等机器学习算法进行分类器训练。

5. 验证和优化：训练好分类器后，需要对其进行验证和优化。可以使用一部分未被用于训练的数据进行验证，评估分类器的准确性和性能。如果发现分类效果不理想，可以调整分类器参数、重新提取特征等操作，进行优化。

6. 再分类结果：最后，对新的分类层进行分类完成后，可以查看并分析ecognition生成的再分类结果。通过结果视图中的可视化工具和各种统计信息，可以对已经分好的类别再进行进一步的分析和应用。

综上所述，ecognition可以通过创建新的分类层、特征提取、分类器训练和优化等步骤，对已经分好的类别再进行进一步分类。这样的操作可以提高数据的细粒度分类能力，满足更具体的应用需求。