有监督数据的可视化评价方法主要哪几个方面

1、类间可分性

对于有监督数据，除了可以使用无监督数据的可视化评价方法外，还可利用监督信息事出输出图像的类间可分性，该性质可由类间平均欧氏距离λ，对数据中各类别进行可分性评价。

2、分类精度

将输出图像进行分类，衡量分类结果与监督信息相比较的准确性也可作为可视化方法的评价标准。同理，如目标提取结果等后续数据分析方法也可作为前期可视化方法的评价之一。但需注意的是，这种利用后续数据分析方法结果的评价方法，在一定程度上受到分类或目标提取等方法的影响。

2、其他评价方法

高光谱可视化的设计目标和标准，包括计算复杂度、重建一致性、 边缘保持特性、最小有效差异、自然色调等。在不同可视化要求及条件下，这些标准并非全部都同等重要，并很难在一幅输 出图像中同时满足，某些标准之间甚至相互矛盾。距离保持特性能够使生成的彩色图像与原高光谱图像保持致，且能够使得彩色图像中保留更多的光谱信息，如颜色相近的像素在原高光谱数据中的光谱距离，小于图像中色差较大的两像素的光谱距离。另外，人们观察图像，首先想要获得的信息即为不同地物显示为何种类别，也就是地物的类间可分性。因此相较于其他评价标准，距离保持特性及可分性这两个标准，在通常情况下须优先考虑，而现存的多数方法又以牺牲前者为条件优先满足后者。