基于随即森林组合器的乳腺癌诊断,练习使用随机森林的工具箱
利用Matlab对遥感影像进行分类的库代码,并嵌套标准envi格式读写代码
决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法,它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类,突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。而C5.0算法
在对高空间分辨率遥感影像进行分类时,为解决不同地物其空间尺度不同的问题,采用多尺度分割的面向对象分类技术,提出采用"对象完整面积个数最多法"的分割方法,研究得出道路、农田、居民地、
遥感影像非监督分类方法-基于Hα和改进C均值的全极化SAR图像非监督分类.pdf遥感影像非监督分类方法
面向对象分类方法是适合于高空间分辨率影像信息提取的技术之一,主要包括最邻近和隶属度函数两种分类方法,具有小样本和高维特征的特点。其中,面向对象隶属度函数的模糊分类更是适合于研究范围较大影像区域。实际应
很有用的遥感图像分类介绍的很详细包含监督分类和非监督分类方法
高光谱遥感影像SVM分类中训练样本选择的研究,王晓玲,杜培军,支持向量机(SVM)分类的关键是发现分类最优超平面及类别间隔,而混合像元比纯净像元更接近类别边界,更容易找出最优超平面。针对
土地覆盖是自然环境与人类活动相互作用的中心,而土地覆盖信息主要是通过遥感影像分类来获取,因此影像分类是遥感影像分析的最基本问题之一。在参考基于概率主题模型的高分辨率遥感影像聚类分析的基础上,通过半监督
一种使用支持向量机算法(SVM)对Salinas数据集进行高光谱遥感影像分类的机器学习脚本。SVM算法通过寻找超平面将不同类别的数据进行分类。在构建分类器时,需要调整关键参数如核函数和正则化参数C,并
