作者：CSDN @ _养乐多_
对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签 ，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。
本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行最小距离回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍，加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候服务器托管网特征等)，训练和应用回归模型，优化回归算法的参数（绘制最优参服务器托管网数分布图）等步骤的方法和代码。
文章目录
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- 一、最小距离分类器参数详解
- 二、完整代码链接
- 三、完整代码
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一、最小距离分类器参数详解
下面是对 ee.Classifier.minimumDistance(metric, kNearest) 构造函数的详细解释，使用表格格式进行展示：
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武汉源创会回归，4月20聊聊大模型” 现在，刷视频已经成为我们生活中的一部分，而且很容易一看就停不下来。你有没有好奇过，它是如何在海量的视频里，找到让你感兴趣的视频？又是如何让你可以通过关键字，搜索到与之相关的视频内容的呢？这一切都离不开计算机对视频内容的分析…
