Advertisement

影像分类的随机森林方法.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了利用随机森林算法进行影像分类的有效性，通过实验分析展示了该方法在处理大规模、高维度遥感数据中的优越性能和广泛应用前景。 随机森林影像分类.rar

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 影像分类的随机森林方法.rar
    优质
    本研究探讨了利用随机森林算法进行影像分类的有效性与精确度，通过大量数据测试验证其在图像识别中的优势。 自己搜集的关于随机森林在影像分类方面的论文，希望能帮助到大家。
     
  • 影像分类的随机森林方法.rar
    优质
    本研究探讨了利用随机森林算法进行影像分类的有效性，通过实验分析展示了该方法在处理大规模、高维度遥感数据中的优越性能和广泛应用前景。 随机森林影像分类.rar
     
  • 基于随机森林的影像分类方法
    优质
    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。
     
  • 基于Landsat影像的随机森林分类代码
    优质
    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。
     
  • matlab.zip_AUC_huntxju_随机森林分类AUC_随机森林
    优质
    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。
     
  • 随机森林分类算法
    优质
    简介：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行投票来解决分类和回归问题。这种方法能够有效减少过拟合，并提高模型预测准确性。 随机森林分类器是一种集成学习方法，在机器学习领域被广泛应用。它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。每个决策树都是基于数据集的一个子样本训练而成，同时在节点分裂时只考虑特征集合中的一个子集，这有助于减少过拟合的风险，并且使各棵树之间具有多样性。 随机森林分类器能够处理高维度的数据和大量的输入变量，在许多实际问题中表现出色，比如识别图像、推荐系统以及金融风控等场景。此外，它还提供了一种重要的功能——特征重要性评估机制，可以帮助我们理解哪些特征对模型的预测结果影响最大。
     
  • code.rar_随机森林_C++随机森林_随机森林算法_c随机森林
    优质
    本资源包提供了一个用C++编写的随机森林实现代码。旨在帮助开发者和研究者理解和应用这一强大的机器学习分类与回归方法，适用于多种数据集处理场景。 用C++实现的两类问题随机森林生成算法对学习随机森林很有帮助。
     
  • 基于OpenCV的随机森林字符分类方法
    优质
    本研究提出了一种利用OpenCV工具包实现的随机森林算法进行字符分类的方法，有效提升了分类准确率。 基于OpenCV2.3.1与VS2008开发的英文字符分类实例利用了随机森林算法，并取得了较好的效果。
     
  • MATLAB实现的随机森林.zip_随机森林算法_MATLAB随机森林_神经网络分类与回归_随机集
    优质
    本资源提供了使用MATLAB语言编写的随机森林算法代码，适用于数据挖掘、模式识别等领域中的分类和回归任务。包含详细的注释与示例，帮助用户快速理解和应用随机森林模型。 随机森林的一个入门级教程可以帮助你了解如何在稀缺数据集上使用训练集和测试集来感受其强大之处。无论是分类还是回归问题，随机森林都表现出色，并且常常优于神经网络，因此广受好评。
     
  • 基于随机森林的图像分类与分割
    优质
    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。