多重决策树并行组合分类器设计及其应用研究

• 作者: 何列松 周校东 杨春成 江会均 谢鹏
• 来源期刊: 测绘科学与工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 空间数据挖掘 分类 分类器 地形要点
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 58-63
• 页数: 6页
• 分类号: P283

摘要

针对地形要点自动选取等应用需求，考虑贝叶斯分类和并行分类器的优点，本文提出并设计了基于贝叶斯的多重决策树并行组合分类器。试验结果表明，多重决策树并行组合分类器平均分类准确率比单个最优决策树的平均分类准确率高，并可克服地形要点影响因子权值确定困难等问题。