基于SVM的决策树多类分类器及在遥感图像中的应用

• 作者: 范丽亚 赵文嵩 马文慧
• 来源期刊: 聊城大学学报：自然科学版
• 学科: 数学
• 关键词: 支持向量机 决策树 聚类 最大间隔准则 AVIRIS遥感图像
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 基础科学研究
• 页码范围: 6-9,13
• 页数: 5页
• 分类号: O212
• 字数: 2712字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6634.2012.02.002

摘要

利用三种不同的聚类方法——利用类均值的最小距离聚类、利用类均值的最大距离聚类和利用最大间隔准则聚类，提出了三个基于SVM的决策树多类分类器．为了检验所提算法的有效性和先进性，对AVIRIS遥感图像进行了实验．实验结果表明，本文所提的三种算法明显好于最小距离分类法、线性判别分类法、决策树分类法、OAR—SVM和0AO-SVM．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范丽亚	聊城大学数学科学学院	47	78	5.0	6.0
2	赵文嵩	聊城大学数学科学学院	1	5	1.0	1.0
3	马文慧		1	5	1.0	1.0