【问题描述】
执行分类时，通常是将一系列栅格波段分成若干个类。这些类由标识的类的统计属性定义。类可以由指定的面标识（监督分类），也可由指定类数目的统计分组标识（非监督分类）。
如果指定的类少于两个，意味着告诉 ArcGIS 将所有像元值分成一个类。如果这是所需的结果，请勿使用多元分析工具，而使用重分类工具。

【问题描述】
主成分分析描述输入波段的变异性。第一主成分描述由输入波段定义的最多的变异性。第二主成分描述其他变异性，但少于第一主成分；第三成分描述其他变异性，但少于第二主成分，依此类推。由于使用最少的波段描述最多的变异性，故此分析称为数据缩减技术。
如果所有变异性都由初始波段定义，那么根据定义，不能利用数目大于输入栅格中的波段数的波段定义多于现有变异性的变异性。

【问题描述】
相对于其他一些类，先验概率赋给某些类更高的权重。此先验信息来自于您对正在进行分类的地表的了解。特征文件包含分类中要使用的所有类的统计数据。给定输入后，定义先验信息的先验概率文件指定在特征文件中不可用的类。
例如，如果在执行阿拉斯加州一个边远地区的分类，可能要赋予针叶树更高的概率。在分类过程中，如果某一像元可能是多个类中的一个，则在分类过程中要赋给针叶树类更高的权重，从而使像元确实包含

【问题描述】
先验概率文件将权重赋给分类过程要使用的输入类。分类中的每个像元都有一个要分配给每个类的概率。像元将分配给概率最高的类。某些情况下，您知道像元成为某个类一部分的可能性高于其他类。
例如，如果要对沿海地区进行分类，像元是水的可能性要高于其他土地利用。由于此先验信息定义概率，为使概率归一化，它们的和应为 1。因此所有先验概率必须介于 0 到 1。

【问题描述】
先验概率文件的格式有两列。左列包含类 ID。右列包含各个类的先验概率（值介于 0 到 1）。先验概率值的和不能大于 1。

【问题描述】
先验概率文件将权重赋给分类过程要使用的输入类。分类中的每个像元都有一个要分配给每个类的概率。像元将分配给概率最高的类。某些情况下，您知道像元成为某个类一部分的可能性高于其他类。
例如，如果要对沿海地区进行分类，像元是水的可能性要高于其他土地利用。由于此先验信息定义概率，为使概率归一化，它们的和应为 1。

【问题描述】
拒绝分数标识因正确分配的概率最低而保持未分类状态的像元部分。默认值为 0.0，表示将对每个像元进行分类。拒绝分数有 14 个预定义值：0.0、0.005、0.01、0.025、0.05、0.1、0.25、0.5、0.75、0.9、0.95、0.975、0.99 和 0.995。如果指定的拒绝分数位于两个有效值之间，则将其分配给下一个更大的有效值。

【问题描述】
样本文件无效。它需要来自相关区域的像元值。样本文件是 ASCII 文件，可用于创建多元分析中某些工具所需的特征文件。样本文件通常是 SampleSig 工具的输入，用于实际创建特征文件。它也可由采样工具创建，或在任何文本编辑器中生成。样本文件必须采用以下格式：

【问题描述】
某些多元运算在计算输出时要求对协方差矩阵进行逆运算。如果协方差矩阵不可逆，则将其视为奇异矩阵。如果行列式等于 0，则矩阵不可逆。也就是说，如果存在矩阵 B 使 AB = I = BA，则矩阵 A 不可逆。

【问题描述】
分类的第一步是创建栅格或分类过程要使用的相关波段的格网堆栈。还需要一个特征文件，用于定义分类过程要使用的每个类的统计数据。特征创建于监督分类中的训练样本和非监督分类中的指定统计分组。输入栅格或格网堆栈以及特征文件是分类的输入，用于执行最大似然法分类或类别概率分类。如果用于为特征文件创建统计数据的相同波段不同于分类过程中使用的波段，将产生不一致的结果。

【问题描述】
如果用于为特征文件创建统计数据的波段不同于分类过程中使用的波段，将产生不一致的结果。在这种情况下，特征文件中的参数波段数与堆栈中的输入栅格或波段数不等。参数波段通常表示连续现象，例如高程、光的颜色或距要素的距离。非参数波段通常表示离散对象，例如房屋、道路或河流。
特征文件创建于监督分类中的训练样本或非监督分类中的指定统计分组。特征文件定义分类过程中要使用的每个类的统计数据。用于创建特

【问题描述】
输入栅格或格网堆栈中没有波段。必须至少存在一个栅格波段。