【摘 要】
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【目的】地力评价方法大多数有一定的主观性,较少考虑土壤各属性间的依赖关系。论文旨在采用数据挖掘方法,寻求地力等级划分的新方法。【方法】结合农安县耕地调查数据,应用K
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,吉林省农安县农业技术推广总站
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【目的】地力评价方法大多数有一定的主观性,较少考虑土壤各属性间的依赖关系。论文旨在采用数据挖掘方法,寻求地力等级划分的新方法。【方法】结合农安县耕地调查数据,应用K-means聚类方法、Johnson粗糙集属性约简算法与C4.5决策树算法相结合的优化算法评价地力等级。【结果】使用K-means聚类方法,得到最佳学习样本数;使用粗糙集属性约简和决策树相结合的方法,去掉了冗余属性7个,决策树模型共有节点317个,其中叶节点个数为159个,生成规则159条,模型准确率为82.08%。与未聚类和未约简的方法相比,
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