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GAO Yi-yang 《测绘学院学报》2008,(5)
决策树是用于分类的常用建模方法。首先对分类的概念和决策树方法分别进行了总体介绍,在此基础上对我国30个省市自治区的乡村劳动力、耕地面积以及农业总产值信息数据进行了挖掘分析,在运用决策树对数据进行分类过程中对连续数据采用聚类分析的方法进行离散化处理,从而避免了原始经验分类方法的主观性。最后,通过上述决策树分类方法,生成我国农业情况的决策树,获得相关空间分类规则,并对其进行分析说明。结果表明,决策树分类方法适合我国农业情况。 相似文献
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基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究 总被引:4,自引:0,他引:4
以甘肃省为试验区,利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法,进行了分类对比研究.分类结果表明,加入温度一植被角度TVA和温度-植被距离TVD两个指数后,低植被覆盖区的分类效果得到了改善;基于See 5.0数据挖掘的决策树方法能够快速地建立决策树,且能提高较难识别地物类型的分类精度. 相似文献
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多时相MODIS影像土地覆盖分类比较研究 总被引:6,自引:0,他引:6
首先以黑龙江省多时相MODIS影像为试验数据,利用最大似然分类(MLC)、自组织神经网络(SONN)、支持向量机(SVM)以及决策树分类(DTC)等四种广泛使用的分类方法进行了土地覆盖遥感分类研究.并从分类精度、样本数量对分类器的影响、模型复杂度、参数的选择、分类速度等多个方面对4种分类方法进行了深入比较和分析.综合比较得出决策树分类法最优,而经典方法之一的最大似然分类法最稳定.进而将此二法推广到全国范围的土地覆盖分类试验中,并进行精度对比.本文所得出的结论将对于在类似的应用中如何选择合适的分类方法具有一定的参考价值. 相似文献
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