【摘 要】
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基于决策树分类算法在遥感影像分类方面的深厚潜力 ,探讨了 3种不同的决策树算法(UDT、MDT和 HDT)。首先对决策树算法结构、算法理论进行了阐述 ,然后利用决策树算法进行遥感
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基于决策树分类算法在遥感影像分类方面的深厚潜力 ,探讨了 3种不同的决策树算法(UDT、MDT和 HDT)。首先对决策树算法结构、算法理论进行了阐述 ,然后利用决策树算法进行遥感土地覆盖分类实验 ,并把获得的结果与传统统计分类法进行比较。研究表明 ,决策树分类法有诸多优势 ,如 :相对简单、明确、分类结构直观 ,另外 ,与以假定数据源呈一固定概率分布 ,然后在此基础上进行参数估计的常规分类方法相比 ,决策树属于严格“非参”,对于输入数据空间特征和分类标识具有更好的弹性和鲁棒性 (Robust)。
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