面向宏观地表分类的特征选择算法比较研究

• 作者: 冯钧 李士进 林林 陶剑
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 土地覆盖分类 分支定界 ReliefF mRMR
• 年，卷（期）: 2008,（21）
• 所属期刊栏目: 机器学习
• 页码范围: 130-132,170
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.21.036

摘要

为了成功将土地覆盖进行分类,选择合适的特征是至关重要的.针对利用MODIS数据进行宏观土地覆盖的分类问题,对三种典型的特征选择方法进行了比较研究.研究结果表明:分支定界法(BB)最适合于该土地覆盖分类问题,与此同时,ReliefF和mRMR方法在目标应用中的精度非常接近.研究结果同样表明进行特征选择是非常必要的,它不仅能够大大地降低计算复杂度,而且分类精度能够保持不变,甚至更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯钧	河海大学计算机及信息工程学院	73	385	12.0	16.0
2	李士进	河海大学计算机及信息工程学院	47	288	9.0	14.0
3	陶剑	河海大学计算机及信息工程学院	4	22	2.0	4.0
4	林林	河海大学计算机及信息工程学院	2	7	1.0	2.0