Advertisement

ENVI决策树分类工具

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ENVI决策树分类工具
    优质
    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。
     
  • CART决策树分类的ENVI扩展工具——RuleGen插件
    优质
    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中决策树分类的步骤详解
    优质
    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。
     
  • 决策树分类模型.rar决策树分类模型.rar决策树分类模型.rar
    优质
    本资源包含一个详细的决策树分类模型项目文件，适用于机器学习与数据挖掘领域。通过构建、优化和应用决策树来实现高效的数据分类任务。 决策树分类.rar 决策树分类.rar 决策树分类.rar
     
  • 决策树（TreePlan工具）
    优质
    《决策树（TreePlan工具）》是一款用于创建和分析决策树的专业软件插件，适用于Excel环境。它帮助用户清晰地展示决策过程、比较不同方案的预期价值，从而作出更为明智的选择。 Treeplan 是一种轻巧的 Excel 插件，用于构建决策树，并能够自动计算结果。使用 Treeplan 可以创建规范化的决策树。
     
  • 二元分类的决策树
    优质
    简介：二元分类的决策树是一种监督学习算法，用于处理有两个类别的数据集。通过递归划分特征空间来构建树状结构模型，以实现对新样本进行高效准确分类的目标。 本段落件是对决策树算法的一个简单应用，适合新手使用，代码整洁且注释清晰。
     
  • MATLAB中的决策树分类器
    优质
    简介：本文探讨了在MATLAB环境中实现和应用决策树分类器的方法。通过使用内置函数和工具箱，详细介绍了如何构建、训练及优化决策树模型，以解决实际分类问题。 利用MATLAB决策树算法对某疾病进行诊断的代码示例，欢迎下载参考。
     
  • 用Python实现决策树分类
    优质
    本篇文章将介绍如何使用Python编程语言来构建和应用决策树模型进行数据分类。通过实际代码示例讲解了从数据预处理到模型训练、测试的全过程。适合初学者快速入门机器学习中的决策树算法。 上一篇博客主要介绍了决策树的原理，这篇则着重介绍其实现方法。代码环境使用Python 3.4版本，并实现了ID3算法。为了后续matplotlib绘图方便，将原来的中文数据集转换为英文格式。 构建决策树的具体代码如下： ```python #coding :utf-8 2017.6.25 author :Erin function: decision tree ID3 import numpy as np import pandas as pd from math import log import operator def load_： ``` 请注意，原始中文数据集已经转换为英文，并在代码中直接体现，因此无需额外截图展示。
     
  • 决策树PPT决策树决策树
    优质
    简介：本PPT全面介绍决策树的概念、构建方法及其应用。内容涵盖决策树原理、分类算法、模型优化等关键知识点，助力理解与实践数据分析中的决策制定过程。 老师课堂上展示的PPT很有参考价值，容易理解并使用。
     
  • Python中实现决策树分类（续）
    优质
    本篇文章是关于使用Python语言进行数据科学项目中的一个重要部分——构建和分析决策树模型的延续性探讨。我们将深入解析如何利用现有的库函数，比如scikit-learn，来构造、优化以及评估决策树算法在分类问题上的应用效能，并进一步讨论其背后的数学原理及逻辑思维框架。 在上一篇文章中，我们已经构建了决策树模型。接下来可以使用这个模型来进行实际的数据分类任务。执行数据分类时需要测试样本以及标签向量作为输入。程序会比较测试数据与决策树中的数值特征，并通过递归的方式向下遍历直到达到叶子节点。 本段落主要介绍如何利用决策树分类器进行红酒和白酒的分类，所使用的数据集来自UCI数据库，包含12个关键特征：非挥发性酸、挥发性酸度、柠檬酸含量、残糖量、氯化物浓度、游离二氧化硫水平、总二氧化硫水平、密度值、pH值、硫酸盐含量以及酒精成分和质量指标。 以下是具体代码实现的示例（使用Python编写）： ```python #coding :utf-8 2017.6.26 author: Erin 功能：决策树ID3算法分类器 ``` 请注意，上述日期及作者信息仅用于文档记录目的。