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Die Minimale Distanz-Methodee ist ein Klassifizierungsverfahren, hier mit 5 Kanälen, die unter EXTRA ausgewählt werden können. Diese Wahl muss vor der Klassifizierung erfolgen.

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. Dieser Wert kann im Statistik-Fenster verändert werden.

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.

Die Länge der Pfeile repräsentiert den berechneten kleinsten Abstand.
Die Punkte P1 und P4 würden hier dem Objekt 2 zugeordnet, P3 zu Objekt 3 und P2 zu Objekt 1.
Da alle Bildpunkte zu einem der Objekte immer einen kleinsten Abstand haben, würden alle Punkte zugeordnet werden, was zu keinen brauchbaren Resultaten führen würde. Deshalb definiert man einen maximalen Abstand. Er ist auf den Wert 20 voreingestellt und kann über das Statistik-Fenster verändert werden.

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