探索监督分类的艺术
首先，让我们深入了解监督分类的精髓，一步步构建精准的分类模型。从实习目标出发，目标是掌握监督分类的实践技巧，特别是ISODATA算法，它基于最小光谱距离的原则，为数据分类提供有力支持。
入门步骤: 在DataPrep或Classifier工具中，打开 Supervised Classification 的对话框，设定输入数据、预期输出和模板文件。这里的关键在于选择分类的数量，以及决定初始化方法，比如K-Means或自定义初始聚类中心。
进行分类: 设置循环次数和阈值后，点击执行按钮，ISODATA算法将启动其循环过程，直到类别稳定或达到预设次数。
在执行过程中，要确保结果的可视化反馈。观察分类图与原始数据的叠加，通过调整属性字段顺序，如将Histogram、opacity、color、class_names置前，以优化展示效果。
接着，在germtm_isodata属性表中，逐个类别赋予独特的颜色，并调整透明度以增强可读性。在Viewer Flicker中，细致检查分类的精度与主题的关联性，确保其符合预期。
细节定乾坤: 不断迭代，输入类别名称和颜色，重复上述步骤，直至满意。接下来，进行分类叠加分析，可以选择多个类别进行深入探究。
如果需要，可以对类别进行合并或属性重定义，例如通过聚类分析或重编码操作，进一步提升模型的精准度。在recode对话框中调整参数，输出新的germtm_recode.img，仔细检查和验证重编码结果。
监督分类并非一蹴而就，它需要耐心与细致的调校。通过这些步骤，你将逐步掌握监督分类的精髓，为你的数据科学项目增添价值。祝你成功!