影像技术
影像技術
영상기술
IMAGE TECHNOLOGY
2011年
5期
14-17
,共4页
高光谱%CART%Bagging%Boosting
高光譜%CART%Bagging%Boosting
고광보%CART%Bagging%Boosting
本文针对高光谱影像数据光谱分辨率高,数据量大的特点,采用以CART决策树为弱分类器的Bagging和Boosting集成学习算法对该影像进行分类,通过实验分析比较,体现出了Bagged CART和Boosted CART算法用于分类时的有效性和准确性.
本文針對高光譜影像數據光譜分辨率高,數據量大的特點,採用以CART決策樹為弱分類器的Bagging和Boosting集成學習算法對該影像進行分類,通過實驗分析比較,體現齣瞭Bagged CART和Boosted CART算法用于分類時的有效性和準確性.
본문침대고광보영상수거광보분변솔고,수거량대적특점,채용이CART결책수위약분류기적Bagging화Boosting집성학습산법대해영상진행분류,통과실험분석비교,체현출료Bagged CART화Boosted CART산법용우분류시적유효성화준학성.