【摘 要】
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在遥感影像分类的随机森林（Random Forests,RF）算法中,样本的质量是分类的基础和重要环节,构建优质的样本数据集是一项重要工作,本文对此进行研究,并提出以计算样本间的相似度
【机 构】
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广州市增城区城乡规划与测绘地理信息研究院
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在遥感影像分类的随机森林（Random Forests,RF）算法中,样本的质量是分类的基础和重要环节,构建优质的样本数据集是一项重要工作,本文对此进行研究,并提出以计算样本间的相似度的方法作为度量标准,来优化样本数据集。结果表明：（1）由计算相似度方法优化后的样本数据精确度得到提升,对各类别的数据判读更加明确;（2）在文中实验条件下,改进的随机森林法的分类结果优于传统方法,且精度优于CART决策树和SVM方法。
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