[发明专利]一种最佳特征子集的确定方法有效
| 申请号： | 201810732008.5 | 申请日： | 2018-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN109117956B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 杨玲波;黄敬峰 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N20/10 | 分类号： | G06N20/10;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 陈升华 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种最佳特征子集确定方法，包括如下步骤：获取高分辨率影像，并进行预处理及面向对象分割，得到地物对象数据集；计算地物对象的各类特征，包括形状、指数、光谱、纹理等；从原始的地物对象数据集中挑选样本，包括训练样本、测试样本；基于交叉验证方法，以及随机森林、梯度提升决策树、支持向量机等机器学习方法，利用训练样本计算各特征的重要性，并使用改进的增强特征递归筛选方法对特征进行筛选，得到不同特征数量下，各特征子集的分类精度得分；依据得分最高的原则，确定各方法的分类最佳特征子集，剩余特征则作为冗余特征剔除。该方法简单、快速、准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 最佳 特征 子集 确定 方法 | ||
【主权项】：
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