《表2 5种准则下的分类特征排序》
支持向量机中常用核函数一般是线性核函数和高斯核函数。当训练样本数与特征维数的比值过大时,使用高斯核进行映射将导致计算复杂和过拟合问题,因此本研究采用线性核函数进行分类。根据表2的分类特征顺序依次放入SVM线性核分类器,分类精度与特征维数的关系如图4表示。
图表编号 | XD00180790800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.01 |
作者 | 曾文、林辉、李新宇、肖越、鲁宏旺 |
绘制单位 | 中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心、林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室、南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室、中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心、林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室、南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室、中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心、林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室、南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室、中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心、林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室、南方森林资源经营与监测国 |
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