改进的随机森林及其在遥感图像中的应用

发布时间：2017-08-01 20:33

  本文关键词：改进的随机森林及其在遥感图像中的应用

  更多相关文章： 遥感图像 随机森林 决策树 相关性 人工免疫

【摘要】：对于遥感图像训练样本获取难的问题,引入适用于小样本分类的随机森林算法。为了随机森林能在小样本情况下有更优的分类效果和更高的稳定性,在决策树基础上提出了一种更加随机的特征组合的方法,降低了决策树之间的相关性,从而降低了森林的泛化误差;引入人工免疫算法来对改进后的随机森林进行压缩优化,很好地权衡了森林规模和分类稳定性、精度的矛盾。通过UCI数据集的实验表明,改进的随机森林的有效性及其优化的模型的可行性,优化后森林的规模降低了,且有更高的分类精度。在遥感图像上与传统的方法进行了对比。
【作者单位】： 华侨大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 遥感图像 随机森林 决策树 相关性 人工免疫
【基金】：福建省自然科学基金项目(No.2012J01273)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言机森林作为一种非参分类方法,以其高效性和不会过拟遥感图像处理是通过传感器接收或测量不同变量合等优点被广泛应用。随机森林是一种集成学习方法,的信息,再根据这些信息来对遥感图像进行解译,其中而集成中基分类器的多样性一直是研究的热点[2-3],也有一个重要的研究方

【相似文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 雷震;随机森林及其在遥感影像处理中应用研究[D];上海交通大学;2012年

，

本文编号：606096