最优尺度（Optimal Scaling）回归方法能够自动将分类变量转化成为 数值变量进行分析，其常用缩写为CATREG（Category Regression），即 分类回归。
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The optimal scale is the key of multi-segmentation extraction accuracy increasing. a view of optimal split-scale model was proposed based on previous study and the test of image segmentation was taken.
本文在前人研究的基础上,提出了一种最优尺度选择方法—最优分割尺度计算模型,并对影像进行了分割试验。
参考来源 - 面向对象的遥感影像土地利用信息提取Based on methods and approaches in pixel-based image analysis, this thesis develops several results which focus on scaling and scale choose in object-oriented image analysis. Two aspects of optimal scale are exploited in object-oriented image analysis.
本文在分析基于像元尺度问题研究方法的基础上，围绕面向对象影像分析中存在的尺度转换与最优尺度选择问题，开展了如下几个方面的研究： 1．提出面向对象影像分析中最优尺度的双重性：一是提取面积最小类别所需的最大分辨率，二是不同类别提取的最优分割尺度。
参考来源 - 面向对象影像分析中的尺度问题研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
与描述性分析相比，对应分析与最优尺度分析具有其独特的优势。
Compared with description analysis, correspondence analysis and optimal scaling analysis have unique advantages.
方法：采用最优尺度分析对缺血性中风病的证候要素和舌象进行统计分析。
Methods: The key elements of TCM syndromes and tongue demonstrations in ischemic stroke were made statistical analysis by optimal scaling.
与主成分分析等方法相比，对应分析与最优尺度分析方法具有其独特的优势。
Compared with factor analysis, correspondence analysis and optimal scaling technique have unique advantages.
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