基于决策树的高光谱数据特征选择及其对分类结果的影响分析

王圆圆; 李京

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本文利用OMIS高光谱数据,研究了决策树算法(Decision Tree,DT)特征选择的特点以及特征选择对决策树分类结果的影响.设计了三种特征选择方法:SEP,MDLM和RELIEF,将它们与DT特征选择的结果以及特征选择后的分类精度(考虑了三种分类器:最大似然法、后向传播神经网络、最邻近法)进行对比,并分析了这三种特征选择方法对决策树结构和分类精度的影响.结果显示,DT是一种比较好的特征选择方法;经过特征选择后再生成的决策树比直接生成的决策树,用到更少的特征(平均减少了43.36%)、有更多的节点(平均增加了18.61%)和更高的分类精度(平均提高了0.35%),当样本数量少时,分类精度的提高幅度最大,而树的大小却基本没有增加.

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来源
《遥感学报》 |2007年第1期|69-76|共8页
作者
王圆圆; 李京;
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作者单位

北京师范大学,资源学院,资源技术与工程研究所,北京,100875;

北京师范大学,资源学院,资源技术与工程研究所,北京,100875;

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正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
决策树; 高光谱; 特征选择;

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