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数据准备: 提供用于清理、转换和标准化多变量数据的工具，例如波段集统计、创建特征文件工具。 -
降维: 通过主成分分析等方法降低数据维度，简化分析过程，例如主成分分析工具。 -
分类: 支持监督分类和非监督分类，帮助您识别数据中的类别或模式，例如最大似然法分类、Iso 聚类非监督分类、类别概率等工具。 -
聚类: 将具有相似特征的数据聚类在一起，发现数据中的潜在分组，例如 Iso 聚类工具。 -
探索性分析: 提供用于分析多变量数据之间关系的工具，例如树状图工具。
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1、概念：
类别概率工具用于创建概率波段的多波段栅格，并为输入特征文件中所表示的每个类对应创建一个波段。
类别概率工具首先根据训练样本计算每个类别的均值和协方差矩阵，使用贝叶斯定理和最大似然估计来计算每个像元属于每个类别的概率。最后，输出一个多波段栅格，其中每个波段表示一个类别的概率。这样，就可以通过查看不同波段的概率值来确定像素或位置最可能属于的类别。
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2、工具：
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《ArcGIS工具箱》系列内容目录（持续更新）：
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| 79.栅格综合——蚕食 |
80.栅格综合——细化 |
| 81.栅格综合——边界清理 |
82.栅格综合——众数滤波 |
| 83.栅格综合——区域合并 |
84.多元分析——波段集统计 |
| 85.多元分析——Iso 聚类 |
86.多元分析——Iso聚类非监督分类 |
| 87.多元分析——创建特征文件 |
88.多元分析——最大似然法分类 |
| 89.多元分析——树状图 |
90.多元分析——编辑特征文件 |
| …… |
本篇文章来源于微信公众号: 码农设计师
