聚类支持下决策树模型在耕地评价中的应用

• 作者: 刘建敏 王长委 田剑 胡月明
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树 聚类 耕地评价 龙川县
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 农业水土与土地整理工程
• 页码范围: 58-62,封3
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 5043字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6819.2007.12.011

摘要

为了挑选合理的学习样本,增强决策树模型在耕地评价应用的有效性,运用聚类方法挑选学习样本,用改进C5.0决策树算法建立耕地评价模型,提出一种新的评价思路.运用此方法以广东省龙川县耕地为研究对象,以试验法挑选出6种聚类结果的学习样本,确定4000个样本作为最终的学习样本;利用决策代价权重来改进决策树评价模型,最终建立的评价模型的预测精度达到94.92%,满足了实际情况的需要.试验结果表明综合运用聚类和决策树模型进行耕地评价是可行的,其建立的评价模型具有精度高、鲁棒性和易理解性等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡月明	华南农业大学信息学院	208	3069	29.0	46.0
2	刘建敏	合肥工业大学资源与环境工程学院	13	246	9.0	13.0
3	王长委	华南农业大学信息学院	36	373	11.0	18.0
4	田剑	合肥工业大学资源与环境工程学院	9	129	6.0	9.0