9.14 关于聚类与非监督分类的参考文献
　9.15 习题
第10章 特征减少
　10.1 特征减少的必要性
　10.2 处理高维数据的一些注意事项
　10.3 可分性度量
　10.4 离散度
　10.5 jeffriesmatusita距离
　10.6 变换离散度
　10.7 用于*小距离分类的可分性度量
　10.8 通过光谱变换进行特征减少
　10.9 协方差矩阵块对角化
　10.10 通过正则化提高协方差估计
　10.11 关于特征减少的参考文献
　10.12 习题
第11章 图像分类实践
　11.1 引言
　11.2 分类概述
　11.3 采用*大似然规则的监督分类
　11.4 混合的监督/非监督方法
　11.5 聚类空间分类
　11.6 采用支持向量机的监督分类
　11.7 评价分类精度
　11.8 决策树分类器
　11.9 通过光谱学和光谱库搜索的图像解译
　11.10 端元与解混
　11.11 是否存在*好的分类器
　11.12 关于图像分类实践的参考文献
　11.13 习题
第12章 多源图像分析
　12.1 引言
　12.2 堆栈向量分析
　12.3 统计多源方法
　12.4 证据理论
　12.5 基于知识的图像分析
　12.6 可操作的多源分析
　12.7 关于多源图像分析的参考文献
　12.8 习题
　附录a 卫星高度和周期
　附录b 十进制数的二进制表示
　附录c 向量和矩阵代数中的基本结果
　附录d 概率与统计的一些基础知识
　附录e *大似然决策准则惩罚函数的推导

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