【摘 要】
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决策树C4.5算法采用局部贪婪搜索的策略,会增加局部最优解的风险;在样本有限的情况下,所产生的分类规则会过于依靠样本,往往造成决策树不能有效地挖掘出有价值的分类规则和形
【机 构】
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湖北大学资源环境学院,武汉大学遥感信息工程学院,武汉大学测绘国家重点实验室,北京市测绘设计研究院,
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决策树C4.5算法采用局部贪婪搜索的策略,会增加局部最优解的风险;在样本有限的情况下,所产生的分类规则会过于依靠样本,往往造成决策树不能有效地挖掘出有价值的分类规则和形式。本文将决策树算法用到基于像斑的多光谱分类研究中,尝试引入遗传算法,对决策树分类规则进行优化。试验结果表明,在样本有限的情况下,该方法比单个决策树具有更高的分类精度。
Decision Tree C4.5 algorithm using local greedy search strategy will increase the risk of local optimal solution; in the case of a limited sample, the classification rules generated will be too dependent on the sample, often resulting in the decision tree can not effectively dig out valuable The classification rules and forms. In this paper, we apply the decision tree algorithm to speckle-based multispectral classification, and try to introduce the genetic algorithm to optimize the decision tree classification rules. Experimental results show that this method has higher classification accuracy than single decision tree under the limited sample size.
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连日来,全国两会会场内外,“推进反腐败国家立法”成为代表委员、人民群众热议的话题。党的十八大以来,“打虎拍蝇”没有“法外之人”、执行纪律不留“法外之地”的事实,重塑
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