在模式识别中,什么叫硬分类和软分类?
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热心网友
好像不是楼上说的吧，在分类中，为数据分配为唯一的类别，这样称之为硬分类（Crisp Classification），而对应的称之为软分类（Soft Classification），每个数据都可能被分配多个可能的类别。可以参考文献：
Folly A K, Bronsveld M C, Clavaux M. A knowledge based approach for C-factor mapping in spain usingTM and GIS[J]. Int J Remote Sensing, 1996,17(12) : 2401～2415
我也是刚看到的，正在研究中。。。
热心网友
做了这么久模式识别，我也没听过这两个名词，汗。
我猜你说的硬分类，是指的“分类”，即有监督学习下的类别划分；事先知道样本应该分成哪几类，按训练得到的模型或规则来划分。
软分类，是指“聚类”，即无监督学习下的类别划分。事先不知道应该分成哪几类，按样本点的空间距离来划分。
热心网友
根据对单个像素的分类属性是否单一，分为硬分类方法和软分类方法。硬分类得到的像素分类结果仅具有一个类的性质，最大似然法、K均值法等统计分类方法都属于硬分类;软分类得到的像素具有两个或多个类的性质，还允许显示不同类的隶属概率或部分隶属值，软分类方法多是基于硬分类算法改进获得。
热心网友
硬划分：某样本绝对属于某类中的一个
软化分：某样本属于每一类的概率对应一个隶属度向量，向量中所有元素的和为1，分类结果为概率最大所属的那一类
