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CART决策树分类的ENVI扩展工具——RuleGen插件

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简介：
简介：RuleGen是针对ENVI平台设计的一款专门用于实现CART决策树分类算法的插件。它能够帮助用户生成精确的规则集，进行高效的图像分类与分析。 ENVI插件RuleGen可用于CART决策树分类。该插件包含三个.exe文件、一个.sav文件以及介绍说明文件。

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  • CART决策树分类的ENVI扩展工具——RuleGen插件
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    简介：RuleGen是针对ENVI平台设计的一款专门用于实现CART决策树分类算法的插件。它能够帮助用户生成精确的规则集，进行高效的图像分类与分析。 ENVI插件RuleGen可用于CART决策树分类。该插件包含三个.exe文件、一个.sav文件以及介绍说明文件。
     
  • ENVI决策树分类工具
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    简介：ENVI决策树分类工具是一款强大的遥感图像分析软件中的高级模块，用于自动化地识别和区分不同地面覆盖类型，通过学习样本数据构建分类模型，提高分类精度。 下载文件后，请将其解压并放入envi安装目录下的porduct/envi47/save_add文件夹中，在此之前请先卸载汉化插件。
     
  • Decision_tree-python: ID3、C4.5和CART的决策树分类
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    Decision_tree-python 是一个使用Python实现的经典决策树算法库，包括ID3、C4.5及CART算法，适用于数据分类任务。 决策树分类的ID3、C4.5 和 CART 三种算法的区别如下： 1. ID3 算法以信息增益为标准选择划分属性，优先考虑具有最大信息增益的属性。 2. C4.5 算法则首先在候选划分属性中筛选出那些信息增益高于平均水平的属性，并从这些属性中进一步挑选出增益率最高的一个作为最终的选择。 3. CART（Classification and Regression Trees）算法则使用“基尼指数”来决定如何选择划分属性，它会选择使得基尼值最小的那个属性来进行分类。 本次实验的数据集包含四个特征：年龄段、有工作情况、拥有住房状况和信贷历史；这些数据将用来确定是否应该给申请人提供贷款。为了简化处理过程，在编写代码之前先对原始数据进行如下预处理： 1. 年龄段用数字表示，0代表青年，1代表中年，2代表老年； 2. “有工作”情况用二进制编码：0 表示否， 1 表示是； 3. 拥有自己的房子状况同样以二进制形式标识：0 为没有自己的住房, 1 则表示拥有。 4. 信贷历史分为三个等级：0代表一般，1表示良好信用记录，2则意味着极好的信用情况。 5. 最终的类别标签用 no 表示不应发放贷款。
     
  • ENVI扩展工具，下载ENVI扩展包
    优质
    本页面提供ENVI扩展工具及扩展包的下载服务。用户可以获取各种插件和数据集以增强环境分析与图像处理能力。 envi app商城提供拓展工具，与envi无缝连接，并可获取envi破解软件。
     
  • CART决策树模型
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    CART决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过构建二叉树结构，递归地将数据集分割成更小的部分，以实现预测目标。 一个非常完整的CART决策树的Python实现代码可供大家下载学习。
     
  • ENVI中决策树分类的步骤详解
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    本文详细介绍了在遥感图像处理软件ENVI中使用决策树方法进行分类的具体步骤和技巧，帮助用户高效准确地完成数据分类任务。 本资源详细介绍了使用ENVI软件进行决策树分类的过程步骤。
     
  • 小熊工具箱v2.0——ENVI插件扩展功能
    优质
    小熊工具箱v2.0是一款专为ENVI用户设计的插件，提供数据处理、图像分析和可视化等一系列高级功能，帮助科研人员与工程师提升工作效率。 小熊工具箱v2.0—ENVI功能扩展，旨在提升工作效率。
     
  • ENVI扩展工具：随机森林图像分类工具包
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    ENVI随机森林图像分类工具包是基于随机森林算法开发的专业影像处理软件插件，用于提升遥感数据的分类精度与效率。 随机森林（Random Forest, RF）是一种新近兴起的、高度灵活的机器学习算法，在多个领域展现出广阔的应用前景。该方法基于集成学习理念，通过将多棵决策树组合起来实现预测任务。每棵树都是一个独立的分类器，对于任一输入样本，N棵树会产生N个分类结果；随机森林则会汇总这些投票结果，并选择出现频次最高的类别作为最终输出。 作为一种非常实用的方法，随机森林具备以下优点： 1. 准确率高，在众多算法中表现优异； 2. 能够高效处理大规模数据集； 3. 可以有效应对具有大量特征的输入样本问题，无需进行降维操作； 4. 有助于评估各个特征在分类任务中的重要程度； 5. 在模型构建过程中可以得到内部误差估计值，且该估计是无偏的； 6. 即使存在缺失数据的情况也能取得较好的效果。
     
  • Cart算法决策树源码
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    这段简介可以描述为：“Cart算法决策树源码”提供了基于Cart算法构建和优化决策树的具体代码实现。通过该源码，读者能够深入理解Cart算法的工作原理及其在实际问题中的应用方法。 这是我从网上找到的一份决策树CART算法代码，其中在确定分枝时采用的是熵不纯度确定的方法, 代码可以运行. 声明这份代码不是我原创的，是从某个网页上下载下来的，不过原作者的代码中许多变量没有作详细注释。我在阅读这份代码时加了许多自己的理解，几乎每个变量和每句代码都作了解释，对于学习决策树CART算法的同学具有比较好的入门指导作用。这里将代码贡献出来与大家一起分享，如果有注释不准的地方，请发表评论提醒我。也向原作者致谢（虽然忘记了具体是从哪个网页下载的）。
     
  • 常用的ENVI扩展工具
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    本简介旨在介绍ENVI软件中常用的扩展工具，涵盖数据处理、分析和可视化等方面，帮助用户提高工作效率。 airbus_catalog_query-影像数据查询工具 ENVI_Menu_Finder-ENVI批处理与代码生成器 EO-1 ALI Calibration EPOC.1242 Frame_Subset_via_Shapefile Google Earth Super-Overlay Tool (GEST) hyperion_tools Landsat8 LST-地表温度反演 LIST.TXT MODIS MCD12Q1数据批处理工具 modis_conversion_toolkit NNDiffuse Pan Sharpening (BIL) SPOT-ASTER真彩色合成补丁 wavelet_fusion-融合决策树自动阈值分类分区统计工具图像坏点修复补丁图像批量分幅裁剪大数据量镶嵌补丁完全约束最小二乘法混合像元分解小熊工具箱影像目录管理工具批量构建栅格图像轮廓线批量设置忽略值植被增强工具直方图匹配工具遥感图像123阶导数计算工具