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Die Minimale Distanz-Methodee ist ein Klassifizierungsverfahren, hier mit den Kanälen 1 mit 5.

Bei der Minimalen Distanz-Methode wird für jeden Punkt der Geometrische Abstand zum statistischen Mittelwert eines Objektes der Trainingsgebiete bestimmt. (Das ist hier die Länge eines 5-dimensionalen Vektors.)
Jeder Punkt wird dann zu dem Objekt zugeordnet, zu dem er den kleinsten Abstand hat. Anschließend wird eine maximale Distanz als Ausschluss-Kriterium benutzt.


Bei der Minimalen Distanz-Methode (MiDi) werden dann die Geometrischen Abstände der Bildpunkte zu den Mittelpunkten der Objekte bestimmt. Ein zu klassifizierender Punkt P wird dann dem Objekt zugeordnet, für den der Geometrische Abstand (hier im zweidimensionalen Fall) den kleinsten Wert hat.

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