常用来可视化地评估监督学习算法的性能. 混淆矩阵大小为 (n_classes,Envi的转移矩阵可以通过以下步骤来看数据：Envi会自动为每一个分类生成一个转移矩阵，您可以对这些转移矩阵进行进一步的编辑和处理。您可以在Envi中查看转移矩阵相关数据。Envi的转移矩阵可以通过打开Envi软件，即可看到转移矩阵的数据。转移矩阵是用于评估分类结果的一种常用方法，通过对转移矩阵进行分析。
监督分类混淆矩阵怎么写？
在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能. 混淆矩阵大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, 其中 n_classes 表示类的数量. 这个矩阵的每一行表示真实类中的实例, 而每一列表示预测类中的实例 (Tensorflow 和 scikit-learn 采用的实现方式). 也可以是, 每一行表示预测类中的实例, 而每一列表示真实类中的实例 (Confusion matrix From Wikipedia 中的定义). 通过混淆矩阵, 可以很容易看出系统是否会弄混两个类, 这也是混淆矩阵名字的由来.
envi的转移矩阵怎么看数据？
Envi的转移矩阵可以通过以下步骤来看数据：1. 首先，在Envi中打开需要处理的影像。
2. 然后，在主菜单中选择Image Processing->Spectral->Classify->Create Transition Matrix。
3. 在Create Transition Matrix对话框中，选择需要分类的波段，并点击OK。
4. 此时，Envi会自动为每一个分类生成一个转移矩阵，并将其显示在界面上。
您可以对这些转移矩阵进行进一步的编辑和处理。
所以，通过以上步骤，您可以在Envi中查看转移矩阵相关数据。
Envi的转移矩阵可以通过打开Envi软件，选择“Classification”菜单下的“Post Classification”选项，然后选择“Matrix”选项，即可看到转移矩阵的数据。
转移矩阵是用于评估分类结果的一种常用方法，它可以展示分类结果中各类别之间的转移情况，从而帮助我们评估分类的准确性和可靠性。
在Envi中，转移矩阵中的每一个元素表示从一个类别被分类为另一个类别的像元数量，通过对转移矩阵进行分析，我们可以了解到分类结果中各类别之间的相互关系和分类的准确性情况。
1 需要通过计算机程序或者数学方法进行计算和分析。
2 Envi的转移矩阵是一个数据集，需要使用Envi软件打开，然后进行数据处理。
其中包括各像元之间的相互转移和影响关系，可以用于研究土地利用变化等问题。
但是，需要具备相关的数学和地理信息系统知识。
3 针对Envi的转移矩阵数据，可以结合其他相关数据集进行综合分析，从而达到更深层次和广泛的研究。
例如，可以结合遥感数据、地形数据以及气象数据等，形成一个更全面的影响因素分析。
在ENVI中，转移矩阵可以用来分析遥感图像的类别分布和相互关系。如果你想查看转移矩阵中的数据，请按照以下步骤操作：
1. 打开ENVI软件并打开你要查看转移矩阵的图像.