軟分類

圖像上的一個像元可以同時被分到兩個或兩個以上類的分類方法。典型軟分類就是模糊分類或模糊聚類。

在統計學習中，有兩種模型：機率模型和非機率模型；

機率模型：形式為P(x|y)，即在學習過程中，y未知，訓練後模型得到的輸出是x的一系列值的機率；

非機率模型：形式為決策函式，即輸入x到輸出y的一個映射，且輸出唯一；

軟分類：使用的是機率模型，輸出不同類對應的機率，最後的分類結果取機率最大的類，如多SVM組合分類；

硬分類：使用的是非機率模型，分類結果就是決策函式的決策結果；