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基于随机森林的图像分类与分割

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简介：
本研究采用随机森林算法进行图像的自动分类和精确分割，旨在提高复杂场景下的目标识别准确率及效率。 随机森林图像分类分割在jamie的大作中的执行效果好且速度快。

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  • 基于随机森林的图像分类与分割
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    本研究采用随机森林算法进行图像的自动分类和精确分割，旨在提高复杂场景下的目标识别准确率及效率。 随机森林图像分类分割在jamie的大作中的执行效果好且速度快。
     
  • 基于随机森林的影像分类方法
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    本研究提出了一种采用随机森林算法进行影像分类的方法，通过大量训练样本学习特征，有效提升分类准确率和鲁棒性，在遥感与地理信息系统中具有广泛应用前景。 随着发展中国家城市化进程的加快，城市规划面临众多挑战。为了更好地管理和分析这种快速增长的情况，需要采用新的方法进行城市土地利用测绘。本段落提出了一种结合空间度量与纹理分析的城市土地利用新映射技术，并通过基于对象的图像分类实现这一目标。 高分辨率卫星图像是生成用于区分不同地表覆盖类型的空间和纹理特征的重要工具。这些数据由Random Forest机器学习算法处理，以识别出最具代表性的空间指数。随后，将选定的空间指数与原始影像中的纹理值相结合进行最终的土地利用分类工作。 研究结果表明，在采用10倍交叉验证方法后，该技术的总体准确性达到92.3%，Kappa系数为0.896。这项创新的技术无需依赖人口普查或其他辅助资料即可生成详尽的城市土地使用图谱，并且在发展中国家的应用前景广阔。这样的地图能够提供城市规划者所需的数据来有效应对快速发展的挑战，助力实现可持续城市发展目标。
     
  • matlab.zip_AUC_huntxju_随机森林分类AUC_随机森林
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    本资源为MATLAB代码包，由huntxju分享，专注于使用随机森林算法进行分类，并评估其性能指标AUC值。适合机器学习研究与应用。 对于特定数据集的分类任务，采用交叉验证方法，并使用随机森林进行模型训练。评估分类器性能的标准包括AUC、AUPR和Precision指标。
     
  • 基于MATLAB的图像特征分类随机森林算法
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    本研究提出了一种基于MATLAB平台实现的随机森林算法，专门用于提升图像特征分类的准确性和效率。通过集成学习方法优化了图像识别任务中的性能指标。 本段落主要介绍了基于MATLAB的图像特征分类随机森林算法。如有需求更多关于MATLAB的相关资源，请联系我。谢谢支持。
     
  • 基于Landsat影像的随机森林分类代码
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    本项目提供了一个使用Python和随机森林算法进行土地利用/覆盖分类的开源代码库，专门针对Landsat卫星图像。 关于gee-Landsat影像随机森林分类的代码，请参考以下内容： 1. 首先加载所需的库和Landsat数据集。 2. 对数据进行预处理，包括大气校正、云掩膜等步骤。 3. 划分训练样本与测试样本，并从卫星图像中提取特征变量。 4. 使用随机森林算法对影像进行分类。调整参数以优化模型性能。 5. 评估分类结果并可视化展示。 以上是关于gee-Landsat影像使用随机森林方法实现地物类型的自动识别流程概述，具体细节可能根据实际需求有所差异。
     
  • 基于Matlab的随机森林图像分类代码-Caltech101: 使用随机化决策森林对Caltech101数据集中的图像进行分类...
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    本项目利用Matlab实现随机森林算法，应用于Caltech101数据集的图像分类任务，通过构建多棵随机决策树增强分类性能。 随机森林图像分类的Matlab代码实现使用了随机决策森林方法，并将其应用于Caltech101数据集的一个子集中进行图像分类任务。我们选取了该数据集中的十个类别，每个类别的前十五张图片用于训练模型，剩余的其他十五张图片则用来测试模型性能。 特征描述符d是多尺度密集SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征，其维度为128维。该项目基于Mang Shao和Tae-Kyun Kim在2014年6月20日发布的“用于Matlab的简单随机森林工具箱”。此Simple-RF工具包旨在逐步解释随机化的决策森林（RF），并在多个玩具数据集及Caltech101图像分类任务上提供详细的指导说明。 主要运行脚本包括： - main.m：执行演示并展示结果 - main_guideline: 一步一步地演练重要功能 内部函数有： - getData.m：生成用于训练和测试的数据 - growTrees.m：生长随机森林，每个决策树都进行了相应的随机化处理。
     
  • 基于随机森林的分类Matlab代码
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    本段代码采用随机森林算法实现数据分类任务，并提供在MATLAB平台上的具体应用示例及调参指导。 这段文字描述了一段基于随机森林原理实现的MATLAB代码，其中包含非常详细的注释，几乎每行都有解释。该代码适用于分类问题，并且可以运行。可以根据需要将此代码融入到自己的算法中进行修改。
     
  • 基于随机森林的分类Matlab代码
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    本简介提供了一段使用Matlab编写的基于随机森林算法的数据分类代码。该代码适用于多种数据集，并能有效提升分类准确率。 这段文字描述了一段基于随机森林原理实现的MATLAB代码，其中包含非常详细的注释，几乎每行都有解释。该代码适用于解决分类问题，并且可以直接运行。用户可以根据需要将此代码整合到自己的算法中使用。
     
  • 基于Matlab的随机森林分类代码
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    本简介提供了一段使用MATLAB编写的随机森林分类算法代码。该代码旨在帮助用户理解和实现机器学习中的随机森林模型，并应用于分类任务中。 随机森林分类的MATLAB代码可以直接使用，非常方便。该算法适用于机器学习中的分类研究。
     
  • 基于随机森林的分类Matlab代码
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    本段代码采用随机森林算法实现数据分类功能，适用于机器学习领域中的多类别预测任务。该Matlab程序为研究人员和工程师提供了一个高效且灵活的数据分析工具。 这段文字描述了一段基于随机森林原理实现的MATLAB代码，其中包含非常详细的注释，几乎每行都有解释，适用于分类问题，并且可以运行。可以根据需要将该代码修改并应用于自己的算法中。