《表1 数据集类别及数目：基于布料模拟滤波和随机森林的点云分类算法》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
实验数据由国际摄影测量与遥感学会[7]提供，训练集与测试集点云数目及类别如表1所示。
| 图表编号 | XD00132005200 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.02.25 |
| 作者 | 郑津津、于洋洋、周洪军 |
| 绘制单位 | 中国科学技术大学精密机械与精密仪器系、中国科学技术大学精密机械与精密仪器系、中国科学技术大学国家同步辐射实验室 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 边坡样本数据集：基于随机森林算法的边坡稳定性预测》2020.12.25
- 《表2 数据集基本信息：基于随机森林和投票机制的大数据样例选择算法》2021.01.10
- 《表4 基于随机森林分类算法各类别精度统计》2020.11.25
- 《表3 肝脏结节信号特点：基于Sentinel-2A/B时序数据与随机森林算法的农耕区土地利用分类》2020.12.01
- 《表2 实验数据集信息：基于多维度特征和MLP的岩体点云植被滤波方法》2020.05.15
- 《表1 被试数据统计信息：基于随机森林算法的阿尔茨海默症医学影像分类》2020.08.25
- 《表1 气象数据集：基于模糊决策的随机森林算法》2020.08.16
- 《表1 数据集特征列表：基于K近邻-随机森林集成算法的肝病预测研究》2020.05.01
- 《表1 数据集特征列表：基于K近邻-随机森林集成算法的肝病预测研究》2020.05.01
- 《表4 前3个点15近邻：基于kd＿tree算法和法向量估计的点云数据精简方法》2019.12.15
- 《表5 前3个点法向量：基于kd＿tree算法和法向量估计的点云数据精简方法》2019.12.15
- 《表1 实验部分数据集：融合模拟退火的随机森林房价评估算法》2020.03.01
- 《表3 特征类型及参量：基于随机森林算法的城区土地覆盖分类研究》2020.03.01
- 《表3 分类结果混淆矩阵：面向非平衡数据集的随机森林算法对学生学业问题的预测分析》2019.12.25
- 《表1 原始特征及标签：面向非平衡数据集的随机森林算法对学生学业问题的预测分析》2019.12.25
- 《表1 训练集参数：随机森林分类用于雷达信号预分选新算法研究》2019.07.13
- 《表4 AUC实验结果：基于混合采样策略的改进随机森林不平衡数据分类算法》2019.07.15
- 《表2 实验数据集：基于混合采样策略的改进随机森林不平衡数据分类算法》2019.07.15
- 《表1 混淆矩阵：基于混合采样策略的改进随机森林不平衡数据分类算法》2019.07.15
- 《表1 混淆矩阵：基于随机森林的倾斜影像匹配点云分类研究》2018.12.25