ENVI扩展工具：随机森林图像分类工具包
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简介：
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。
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