ENVI软件中决策树分类和监督分类算法比较
概述 本次实验采用多源遥感影像数据,结合ENVI遥感影像处理软件,建立面向对象决策树、自动阈值决策树的规则,实现决策树分类,并对分类结果做精度评价,最后将决策树分类方法与传统监督分类方法进行比较,简要分析了这两类分类方法的优劣。 分类方法 面向对象决策树分类,又称基于专家知识决策树分类,是根据遥感影像数据和其它空间数据，通过专家总结、统计方法和总结归纳等，获得决
相关文章
- 1. ENVI决策树分类
- 2. ENVI【非监督分类】
- 3. 1、监督学习--分类--决策树
- 4. 【ENVI遥感影像分类】 监督、非监督分类
- 5. 决策树分类算法
- 6. 分类算法——决策树
- 7. 分类算法 决策树
- 8. 不一样分类算法的比较（决策树，K最邻近分类器）
- 9. ENVI监督分类及精度评价
- 10. 分类算法 -- 决策树C4.5算法
- 更多相关文章...
- • PHP 类型比较 - PHP教程
- • IP地址的格式和分类 - TCP/IP教程
- • 算法总结-二分查找法
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. ENVI决策树分类
- 2. ENVI【非监督分类】
- 3. 1、监督学习--分类--决策树
- 4. 【ENVI遥感影像分类】 监督、非监督分类
- 5. 决策树分类算法
- 6. 分类算法——决策树
- 7. 分类算法 决策树
- 8. 不一样分类算法的比较（决策树，K最邻近分类器）
- 9. ENVI监督分类及精度评价
- 10. 分类算法 -- 决策树C4.5算法