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C5.0分类算法及在银行个人信用评级中的应用 被引量：55
1
作者 庞素琳 巩吉璋 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期94-104,共11页
研究了商业银行的个人信用评级问题.由于个人信用记录中既涉及有数值型数据,也涉及有非数据型数据,而决策树是解决这一类问题的最好方法.到目前为止,决策树C4.5算法的研究已基本成熟,但其C5.0算法由于商业机密的缘故至今没有公开.因此... 研究了商业银行的个人信用评级问题.由于个人信用记录中既涉及有数值型数据,也涉及有非数据型数据,而决策树是解决这一类问题的最好方法.到目前为止,决策树C4.5算法的研究已基本成熟,但其C5.0算法由于商业机密的缘故至今没有公开.因此在决策树C4.5算法基础上详细研究了C5.0算法及相应的Boosting技术,并嵌入Boosting算法技术,构造了成本矩阵和Costsensitivetree,以此建立基于C5.0算法的银行个人信用评级模型,用来对德国某银行的个人信贷数据进行信用评级,同时对模型参数调整前后决策树的判别结果进行比较.仿真表明:参数调整后的决策树的判别结果优于参数调整前的决策树的判别结果. 展开更多
关键词 信用评级 决策树 c4.5算法 c5.0算法
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基于C5.0决策树算法的元胞自动机土地利用变化模拟模型 被引量：30
2
作者 柯新利 边馥苓 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2010年第4期403-408,共6页
C5.0决策树算法可以揭示数据中的结构化信息,建立直观、易于理解的树形结构,可以用于元胞自动机转换规则的获取。提出了基于C5.0决策树算法的元胞自动机模型,分析了模型构建的理论和原理以及实现方法。在此基础上,以杭州市城市用地演变... C5.0决策树算法可以揭示数据中的结构化信息,建立直观、易于理解的树形结构,可以用于元胞自动机转换规则的获取。提出了基于C5.0决策树算法的元胞自动机模型,分析了模型构建的理论和原理以及实现方法。在此基础上,以杭州市城市用地演变为例,利用C5.0决策树算法从已有的城市用地及其影响因子数据中挖掘出城市用地的演变规则,并将获得的转换规则应用到元胞自动机模型中进行城市用地演变的动态模拟与预测。结果表明:(1)利用C5.0决策树算法获取转换规则可以在较低采样率的前提下保证具有较高的精度;(2)与其它获取元胞自动机转换规则的方法相比,C5.0决策树算法生成的规则清晰明确,很适合用来获取元胞转换规则;(3)基于C5.0决策树算法的元胞自动机模型在模拟城市用地演变方面具有较高的模拟精度,模拟结果可靠。 展开更多
关键词 c5.0决策树 元胞自动机 土地利用变化
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基于高分二号遥感影像树种分类的时相及方法选择 被引量：22
3
作者 李哲 张沁雨 +1 位作者 邱新彩 彭道黎 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期4059-4070,共12页
掌握森林内树木种类及其分布情况对研究森林生态系统具有重要意义.为推广国产高分数据在森林树种分类方面的应用,同时探究不同时相、分类特征及分类器的组合对树种分类结果的影响,本研究利用3景高分二号影像构建了3种单时相和4种多时相... 掌握森林内树木种类及其分布情况对研究森林生态系统具有重要意义.为推广国产高分数据在森林树种分类方面的应用,同时探究不同时相、分类特征及分类器的组合对树种分类结果的影响,本研究利用3景高分二号影像构建了3种单时相和4种多时相,通过多尺度分割、C5.0特征优选及支持向量机(SVM)和随机森林(RF)两种分类器分别实现了不同时相及特征维度下面向对象的8个树种的分类,最终取得了总体精度在63.5~83.5%、Kappa系数在0.57~0.81的良好结果.结果表明:时相的选择会对分类结果产生较大的影响,其中,基于多时相的结果往往优于单时相,多时相下不同影像组合间以及单时相间亦存在明显的精度差异;特征优选会对分类精度的提升起到积极作用,应予以足够重视;SVM在不同时相及特征维度下的表现均较为稳定,在单时相及分类特征难以直接区分树种的情况下应优先使用SVM,但使用SVM时应注意其易发生过拟合;RF不易发生明显的过拟合,但其对分类特征的质量依赖较大,并倾向于在良好的影像组合下取得较为优异的结果. 展开更多
关键词 高分二号 树种分类 时相选择 c5.0决策树 支持向量机 随机森林
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交通事故严重程度C5.0决策树预测模型 被引量：19
4
作者 孙轶轩 邵春福 +1 位作者 赵丹 欧阳松寿 《长安大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期109-116,共8页
根据中国现行交通事故严重程度分类与事故信息数据分布特征,基于C5.0决策树方法,选取某省会城市城区及周边重点公路16 009起交通事故现场数据,分别将事故严重程度输出变量按照2分类和3分类,输入变量按照空间属性、涉事驾驶人及车辆属性... 根据中国现行交通事故严重程度分类与事故信息数据分布特征,基于C5.0决策树方法,选取某省会城市城区及周边重点公路16 009起交通事故现场数据,分别将事故严重程度输出变量按照2分类和3分类,输入变量按照空间属性、涉事驾驶人及车辆属性和全属性,建立事故严重程度预测模型,生成相应规则集并利用测试样本进行检验和模型对比。研究结果表明:2分类和3分类事故严重程度预测模型精度分别为70%和61%,多模型综合优度有所提升;实证规则集揭示了影响事故严重程度分类的因素主要有,碰撞类型、道路属性、事故致因和驾驶人类型等。 展开更多
关键词 交通工程 交通事故严重程度 预测模型 数据挖掘 决策树 c5.0算法
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决策树结合混合像元分解的中国竹林遥感信息提取 被引量：19
5
作者 崔璐 杜华强 +8 位作者 周国模 李雪建 毛方杰 徐小军 范渭亮 李阳光 朱迪恩 刘腾艳 邢璐琪 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期166-176,共11页
竹林是中国亚热带地区特殊而重要的森林资源,现有方法难以实现全国范围竹林时空分布信息快速准确提取。针对此问题,本研究利用2003年、2008年、2014年MODIS NDVI、反射率产品数据和省域Landsat分类数据,提出了基于决策树结合混合像元分... 竹林是中国亚热带地区特殊而重要的森林资源,现有方法难以实现全国范围竹林时空分布信息快速准确提取。针对此问题,本研究利用2003年、2008年、2014年MODIS NDVI、反射率产品数据和省域Landsat分类数据,提出了基于决策树结合混合像元分解的全国竹林信息提取方法。首先,通过最大似然法获取中国林地分布信息;然后,在林地信息的基础上,构建决策树模型提取中国竹林分布信息;最后,采用线性最小二乘法混合像元分解得到中国竹林丰度图,并计算竹林面积。研究结果表明:(1)最大似然法提取的3个时期中国林地信息的生产者与用户精度均在90%以上,Kappa系数均值为0.93,为竹林信息提取奠定了基础。(2)C5.0算法构建的决策树模型能够很好的提取中国竹林时空分布信息,3个时期竹林分类精度均在80%左右。(3)在混合像元分解的基础上,统计得到的全国各省竹林估算面积与清查面积具有较高的相关性,R^2分别为0.98、0.97和0.95,RMSE范围为3.92万—9.58万ha,说明估算得到全国竹林面积与实际情况较为吻合。本研究所提出基于MODIS遥感数据运用C5.0算法决策树结合混合像元分解的方法,实现了全国竹林时空分布信息的准确提取,为全国竹林资源信息动态监测及管理提供了技术手段和数据支撑。 展开更多
关键词 中国竹林 MODIS数据 c5.0算法 决策树分类 混合像元分解
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基于决策树和有效降雨强度的滑坡危险性预警 被引量：18
6
作者 黄发明 曹中山 +2 位作者 姚池 姜清辉 陈佳武 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期472-482,共11页
以江西省寻乌县为例,采用信息量(IV)、反向传播神经网络(BPNN)和C5.0决策树模型进行滑坡易发性预测(LSP),比较不同模型的预测性能;基于有效降雨量的概念提出有效降雨强度-历时(EI-D)模型,计算滑坡临界降雨阈值并将其与传统的降雨强度-历... 以江西省寻乌县为例,采用信息量(IV)、反向传播神经网络(BPNN)和C5.0决策树模型进行滑坡易发性预测(LSP),比较不同模型的预测性能;基于有效降雨量的概念提出有效降雨强度-历时(EI-D)模型,计算滑坡临界降雨阈值并将其与传统的降雨强度-历时(I-D)阈值做对比;将LSP结果与EI-D模型耦合,实现滑坡灾害预警并进一步验证了预警精度.结果表明:C5.0决策树的LSP精度高于BPNN和IV,EI-D阈值的预测效果优于I-D模型,且基于滑坡易发性和EI-D阈值的模型能有效实现降雨型滑坡的实时预报. 展开更多
关键词 降雨型滑坡 滑坡危险性预警 滑坡易发性预测(LSP) 有效降雨强度 c5.0决策树
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基于不同决策树的面向对象林区遥感影像分类比较 被引量：17
7
作者 陈丽萍 孙玉军 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期3995-4003,共9页
面向地理对象影像分析技术(GEOBIA)是影像分辨率越来越高的背景下的产物.如何提高高分辨率影像分类精度和分类效率是影像处理的重要议题之一.本研究对QuickBird影像多尺度分割后的对象进行分类,分析了C5.0、C4.5、CART决策树算法在林区... 面向地理对象影像分析技术(GEOBIA)是影像分辨率越来越高的背景下的产物.如何提高高分辨率影像分类精度和分类效率是影像处理的重要议题之一.本研究对QuickBird影像多尺度分割后的对象进行分类,分析了C5.0、C4.5、CART决策树算法在林区面向对象分类中的效率,并与kNN算法的分类精度进行比较.利用eCognition软件对遥感影像进行多尺度分割,分析得到最佳尺度为90和40.在90尺度下分离出植被和非植被后,在40尺度下提取不同类别植被的光谱、纹理、形状等共21个特征,并利用C5.0、C4.5、CART决策树算法分别对其进行知识挖掘,自动建立分类规则.最后利用建立的分类规则分别对植被区域进行分类,并比较分析其精度.结果表明:基于决策树的分类精度均高于传统的kNN法.其中,C5.0方法的精度最高,其总体分类精度为90.0%,Kappa系数0.87.决策树算法能有效提高林区树种分类精度,且C5.0决策树的Boosting算法对该分类效果具有最明显的提升. 展开更多
关键词 遥感 决策树 分类 c5.0决策树
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C5.0决策树与RBF神经网络模型用于急性缺血性脑卒中出血性转化的风险预测性能比较 被引量：17
8
作者 王海东 张璐 +6 位作者 王洁 李晶 周莹 王国立 汪可可 彭延波 武建辉 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期228-233,共6页
目的比较C5. 0决策树与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络用于急性缺血性脑卒中(acute jschemic stroke,AIS)出血性转化(hemorrhagic transformation,HT)风险预测性能。方法将AIS住院患者作为研究对象,收集相关资料。根据... 目的比较C5. 0决策树与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络用于急性缺血性脑卒中(acute jschemic stroke,AIS)出血性转化(hemorrhagic transformation,HT)风险预测性能。方法将AIS住院患者作为研究对象,收集相关资料。根据入院2周内是否发生HT分为HT组与非HT组,建立C5. 0决策树与RBF神经网络模型,比较两者的预测性能。结果共收集460份病历资料,按照训练集与测试集7∶3的比例分为训练集样本和测试集样本。C5. 0决策树模型的训练集与测试集准确率分别为96. 5%和80. 1%,灵敏度为98. 1%和82. 6%,特异度为94. 8%和77. 9%,Kappa指数是0. 93和0. 60,AUC是0. 97和0. 80。RBF神经网络模型的训练集与测试集准确率分别为72. 6%和74. 7%,灵敏度为87. 6%和88. 4%,特异度为56. 9%和62. 3%,Kappa指数为0. 45和0. 50,AUC为0. 72和0. 75;在训练集中,C5. 0决策树模型的预测性能优于RBF神经网络模型的预测性能。在测试集中,两者预测性能的差异无统计学意义。结论 C5. 0决策树模型的预测性能优于RBF神经网络模型的预测性能。 展开更多
关键词 c5.0决策树 RBF神经网络 急性缺血性脑卒中 出血性转化 预测性能
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基于C5.0的遥感影像决策树分类实验研究 被引量：15
9
作者 白秀莲 巴雅尔 哈斯其其格 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2014年第2期338-343,共6页
决策树算法是一种非参数化、非线性的监督分类法。以2010年8月1日Landsat TM影像为基础遥感信息源,以内蒙古自治区赤峰市中部巴林右旗、林西县、克什克腾旗、翁牛特旗交汇处的区域为研究区,通过多次修改完善训练样本数据集,然后把6个原... 决策树算法是一种非参数化、非线性的监督分类法。以2010年8月1日Landsat TM影像为基础遥感信息源,以内蒙古自治区赤峰市中部巴林右旗、林西县、克什克腾旗、翁牛特旗交汇处的区域为研究区,通过多次修改完善训练样本数据集,然后把6个原始波段和NDVI、主成分分析后的前3个主分量、常用8个纹理特征以及3个地形特征等共21个特征变量组合成5个不同特征变量组合,采用典型决策树算法C5.0进行了遥感影像分类实验,与最大似然分类结果进行对比。结果表明:C5.0决策树的分类结果优于最大似然结果,尤其是特征变量组合恰当的时候,能够有效利用相关辅助信息,因而最终的分类结果更能满足用户需求。 展开更多
关键词 遥感影像 决策树 分类 c5.0
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决策树算法在大学生心理健康测评系统中的应用 被引量：14
10
作者 亓文娟 晏杰 《计算机系统应用》 2015年第11期230-234,共5页
决策树是非常流行的数据挖掘方法.介绍了决策树的理论,分析了决策树的构造,讨论了C5.0算法的思想及其优缺点,同时为深入了解影响大学生心理健康的主要心理症状及因素,将C5.0算法应用于大学生心理健康测评数据,根据挖掘结果可以更深入的... 决策树是非常流行的数据挖掘方法.介绍了决策树的理论,分析了决策树的构造,讨论了C5.0算法的思想及其优缺点,同时为深入了解影响大学生心理健康的主要心理症状及因素,将C5.0算法应用于大学生心理健康测评数据,根据挖掘结果可以更深入的了解学生心理健康问题,为高校开展好大学生心理健康教育有着现实的意义. 展开更多
关键词 数据挖掘 决策树 c5.0算法 心理健康
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城市道路交通事故形态影响因素分析与预测 被引量：10
11
作者 陈荔 李聪颖 +4 位作者 詹立 谭倩 田欣妹 成华 李坤 《长安大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期98-107,共10页
为探究不同形态城市道路交通事故的发生原因,将事故形态的影响因素进行筛选和约简,选取3种不同算法对事故形态进行分析与预测,对比预测模型的准确性。采用粗糙集理论对原始交通事故形态影响因素变量进行转换和约简,获得满足建模要求的... 为探究不同形态城市道路交通事故的发生原因,将事故形态的影响因素进行筛选和约简,选取3种不同算法对事故形态进行分析与预测,对比预测模型的准确性。采用粗糙集理论对原始交通事故形态影响因素变量进行转换和约简,获得满足建模要求的试验数据,并按照总体一致原则把数据等分为训练集和测试集。基于C5.0决策树算法,构建交通事故形态预测决策树模型并进行模型准确性验证,生成交通事故形态规则集;另外,采用似然比检验筛选自变量构建交通事故形态多元Logistic回归预测模型;构建多层感知器(MLP)神经网络预测模型,检验模型训练集与测试集的准确率并进行对比分析。结果表明:3种模型中,C5.0决策树算法对交通事故形态在训练集和测试集中的预测准确率分别为80.39%与79.63%,高于多元Logistic回归模型和MLP神经网络模型。采用C5.0决策树算法得到交通事故形态主要影响因素为交通方式的选取,行驶在道路横断面位置,违法行为与行驶状态等,解释性良好。研究可为分析及预测城市道路交通事故形态,分析事故产生原因提供方法参考,还可为交通管理部门提供决策依据。 展开更多
关键词 交通工程 事故形态 预测模型 c5.0决策树 规则集
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基于C5.0算法的森林资源变化检测方法研究——以山东省徂徕山林区为例 被引量：11
12
作者 王志慧 李世明 张艺伟 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期185-191,共7页
以山东省徂徕山林场为试验区,利用两时相的TM与ETM+遥感数据对该地区的针叶林、阔叶林等森林资源的变化进行研究。将基于C5.0算法的决策树分类方法应用于森林变化检测,并对3种检测方案进行试验比较:(1)以单一时相图像作为数据源并各自分... 以山东省徂徕山林场为试验区,利用两时相的TM与ETM+遥感数据对该地区的针叶林、阔叶林等森林资源的变化进行研究。将基于C5.0算法的决策树分类方法应用于森林变化检测,并对3种检测方案进行试验比较:(1)以单一时相图像作为数据源并各自分类,分类后作比较提取变化信息;(2)以两时相图像的原始波段数据作为数据源训练规则,并生成变化检测图;(3)以两时相图像加上邻近相关分析图像作为数据源训练规则,生成变化检测图。试验结果表明,基于C5.0算法的决策树分类可以有效的进行森林变化检测,并且加入邻近相关分析图像后的变化检测精度达到最高。 展开更多
关键词 变化检测 c5.0 决策树 邻近相关分析
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C5.0决策树Hyperion影像森林类型精细分类方法 被引量：9
13
作者 王怀警 谭炳香 +2 位作者 房秀凤 李世明 李太兴 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期724-734,共11页
以吉林省白河林业局为中心研究区,利用星载高光谱Hyperion数据并结合其他辅助数据,综合利用影像光谱特征、纹理特征、地形特征、典型地类和主要森林类型外业调查样本数据,探究针对C5.0决策树算法的高光谱影像土地覆盖类型多层次信息提... 以吉林省白河林业局为中心研究区,利用星载高光谱Hyperion数据并结合其他辅助数据,综合利用影像光谱特征、纹理特征、地形特征、典型地类和主要森林类型外业调查样本数据,探究针对C5.0决策树算法的高光谱影像土地覆盖类型多层次信息提取与森林类型识别的有效方法。在分析典型地物光谱特征的基础上,优选8种纹理特征,引入主成分分量及与主要森林类型空间分布相关的敏感地形因子,采用分层分类的策略,根据光谱特征将地类划分层次,在层次间建立基于C5.0决策树算法的决策树模型,对研究区的地类进行细分。为便于对比,以相同的策略采用支持向量机(SVM)分类器进行分类。最后,结合野外采集样本并参考高分辨率影像,采用分层随机抽样的独立检验样本对森林类型精细识别结果进行精度验证。结果表明:C5.0决策树算法可综合利用高光谱影像的光谱、纹理及其他辅助数据,自动寻找出区分各类别的最佳特征变量及分割阈值,运算速度快,占用内存较小且无需人为参与,其分类精度达到优势树种级别,总体分类精度达81.9%,Kappa系数0.709 8。 展开更多
关键词 森林经理学 HYPERION c5.0决策树 分层分类 森林类型分类 高光谱
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电信客户流失的组合预测模型 被引量：8
14
作者 余路 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第5期637-640,共4页
针对电信行业客户流失的问题,设计基于决策树C5.0、BP神经网络及Logistic回归算法的组合预测模型,并对某电信企业进行客户流失预测.预测结果表明:与单一客户流失预测模型相比,组合预测模型命中准确率高,预测效果好,更能直观地显示出流... 针对电信行业客户流失的问题,设计基于决策树C5.0、BP神经网络及Logistic回归算法的组合预测模型,并对某电信企业进行客户流失预测.预测结果表明:与单一客户流失预测模型相比,组合预测模型命中准确率高,预测效果好,更能直观地显示出流失客户的基本特征. 展开更多
关键词 客户流失 预测模型 电信企业 决策树c5.0 BP神经网络 Logistic回归算法
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决策树C5.0与Logistic回归对产后压力性尿失禁预测性能的比较 被引量：7
15
作者 焦子珊 张新月 沙凯辉 《护理学报》 北大核心 2022年第3期12-18,共7页
目的应用决策树C5.0和Logistic回归分别建立产后压力性尿失禁的风险预测模型,比较2种模型的预测效果。方法选取2020年7月—2021年1月于山东省某三级甲等医院产后康复门诊就诊的女性505例,采用问卷调查法筛查产后压力性尿失禁并获取产妇... 目的应用决策树C5.0和Logistic回归分别建立产后压力性尿失禁的风险预测模型,比较2种模型的预测效果。方法选取2020年7月—2021年1月于山东省某三级甲等医院产后康复门诊就诊的女性505例,采用问卷调查法筛查产后压力性尿失禁并获取产妇的一般资料,采用生物反馈治疗仪评估产妇的盆底肌电值。将所有数据按照7∶3的比例建立训练集与测试集(训练集450例,测试集145例),运用决策树C5.0及Logistic回归建立产后压力性尿失禁的风险预测模型,采用特异度、灵敏度、准确率、阴性预测值、阳性预测值、约登指数和受试者工作特征曲线的曲线下面积对2种模型的预性能进行比较。结果在训练集中,决策树C5.0与Logistic回归的准确度分别为98.9%、85.6%,灵敏度为94.7%、48.7%,特异度为100.0%、95.4%,阳性预测值为100.0%、74.0%,阴性预测值为98.6%、87.4%,约登指数为94.7%,44.1%,受试者工作特征曲线的曲线下面积为0.974、0.721,2种模型的受试者工作特征曲线的曲线下面积相比较差异具有统计学意义(P<0.05);在测试集中,决策树C5.0和Logistic回归的准确度为87.6%、82.8%,灵敏度为78.6%、46.4%,特异度为89.7%、91.5%,阳性预测值为64.7%、56.5%,阴性预测值为94.6%、87.7%,约登指数为68.3%、37.9%,受试者工作特征曲线的曲线下面积为0.842、0.689,2种模型的受试者工作特征曲线的曲线下面积相比较差异具有统计学意义(P<0.05)。结论决策树C5.0对产后压力性尿失禁的预测性能优于Logistic回归。 展开更多
关键词 决策树c5.0 LOGISTIc回归 产后 压力性尿失禁 预测模型
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基于GLC面向对象遥感影像分类方法的研究与应用 被引量：7
16
作者 窦鹏 翟亮 张继贤 《测绘与空间地理信息》 2013年第11期68-71,74,共5页
在遥感影像分类中,传统的基于像元分类方法主要使用了光谱信息,由于分类信息过于单一致使很难解决"同光异谱"、"同谱异物"的难题。面向对象分类技术综合考虑目标地物的形状、纹理、光谱以及其他特征,在较高层次里... 在遥感影像分类中,传统的基于像元分类方法主要使用了光谱信息,由于分类信息过于单一致使很难解决"同光异谱"、"同谱异物"的难题。面向对象分类技术综合考虑目标地物的形状、纹理、光谱以及其他特征,在较高层次里实现了地物信息的提取,在减少信息遗失的同时提高了分类精度。本文主要介绍了面向对象遥感影像分类技术的基本原理和方法,并对C5.0决策树分类算法进行了改进和研究,构造出新的分类器GLC决策树,之后又基于该分类器对遥感影像进行面向对象分类,将结果与基于像元分类和使用SVM面向对象分类结果进行对比分析,从而验证了经过改进的C5.0算法应用于面向对象遥感影像分类的准确性和有效性。 展开更多
关键词 遥感影像分类 GLc决策树分类 面向对象 c5 0算法
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基于决策树技术的建筑企业信用评价研究 被引量：5
17
作者 靳淑敏 张翠肖 孙珊珊 《石家庄铁道学院学报》 2008年第4期89-92,116,共5页
在决策树理论的指导下,通过信息增益的应用和公式的构造获取属性重要程度评价值,结合决策树的C5.0算法得到建筑企业的信用评价模型。经过对该模型进行测试和评价,取得了较好的预测效果。
关键词 决策树 信息增益 c5.0算法 信用评价
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城镇-农业-生态空间划定的多情景模拟 被引量：7
18
作者 柯新利 肖邦勇 +2 位作者 郑伟伟 马艳春 李红艳 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期580-591,共12页
城镇-农业-生态空间划定(简称"三区"划定)是国土空间规划的核心内容,对于科学合理地规划、利用有限的国土资源具有重要的意义。已有研究主要根据区域内土地利用与社会经济发展现状构建指标体系进行"三区"划定,较少... 城镇-农业-生态空间划定(简称"三区"划定)是国土空间规划的核心内容,对于科学合理地规划、利用有限的国土资源具有重要的意义。已有研究主要根据区域内土地利用与社会经济发展现状构建指标体系进行"三区"划定,较少将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中,使得划定结果在指导实践过程中缺乏前瞻性。针对这一问题,本文提出一种基于土地利用情景模拟,结合指标体系评价与决策树特征挖掘的"三区"划定方法,并以武汉市2015年土地利用现状为基础,在土地利用变化情景模拟的基础上进行"三区"划定。通过对比,验证了本文提出方法的合理性。研究发现:①不同情景下的"三区"空间在规模、空间分布上具有明显差异,将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中确有必要;②不同土地利用情景下"三区"空间的差异主要出现在三类空间的交界区域,这些区域是国土空间规划应该关注的重点区域。 展开更多
关键词 国土空间规划 三区划定 LANDScAPE模型 土地利用变化 情景模拟 c5.0决策树 数据挖掘 武汉市
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决策树C5.0与Logistic回归模型对产后腹直肌分离预测性能的比较研究 被引量：3
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作者 陈小慧 焦子珊 +1 位作者 王娜娜 沙凯辉 《实用临床医药杂志》 2023年第16期115-120,126,共7页
目的比较决策树C5.0与Logistic回归模型对产后腹直肌分离的预测效果。方法选取产后复查的产妇476例作为研究对象。采用问卷调查法获取产妇的一般资料;采用电刺激治疗仪评估盆底肌电值;采用腹部触诊法判断腹直肌分离程度。将所有数据按照... 目的比较决策树C5.0与Logistic回归模型对产后腹直肌分离的预测效果。方法选取产后复查的产妇476例作为研究对象。采用问卷调查法获取产妇的一般资料;采用电刺激治疗仪评估盆底肌电值;采用腹部触诊法判断腹直肌分离程度。将所有数据按照3∶2的比例建立训练集与测试集,运用决策树C5.0及Logistic回归建立产后腹直肌分离的风险预测模型;采用准确度、灵敏度、特异度、约登指数、阴性预测值、阳性预测值和受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)对模型的预测性能进行比较。结果在训练集中,决策树C5.0和Logistic回归模型的准确度分别为96.94%、72.45%,灵敏度分别为98.92%、86.02%,特异度分别为93.52%、49.07%,阳性预测值分别为96.34%、74.42%,阴性预测值分别为98.06%、67.09%,约登指数分别为92.44%、35.10%,AUC分别为0.962、0.675;训练集中,决策树C5.0和Logistic回归模型的AUC比较,差异有统计学意义(P<0.05)。在测试集中,决策树C5.0与Logistic回归模型的准确率分别为81.50%、62.43%,灵敏度分别为88.35%、82.52%,特异度分别为71.43%、32.86%,阳性预测值分别为81.98%、64.39%,阴性预测值分别为80.65%、56.10%,约登指数分别为59.78%、15.38%,AUC分别为0.799、0.577;测试集中,决策树C5.0和Logistic回归模型的AUC比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论决策树C5.0对产后腹直肌分离的预测效能优于Logistic回归模型。 展开更多
关键词 决策树c5.0 LOGISTIc回归模型 产后腹直肌分离 预测模型 曲线下面积
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决策树技术及其在药物治疗中的应用 被引量：7
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作者 靳淑敏 张翠肖 孙珊珊 《科技情报开发与经济》 2008年第22期164-166,共3页
介绍了决策树技术及其算法,采用决策树中的C5.0算法,结合Clementine工具对所给数据进行了分类,实现了其在药物治疗上的应用。
关键词 数据挖掘 决策树 c5.0算法 药物治疗
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