摘要:为了挑选合理的学习样本,增强决策树模型在耕地评价应用的有效性,运用聚类方法挑选学习样本,用改进C5.0决策树算法建立耕地评价模型,提出一种新的评价思路。运用此方法以广东省龙川县耕地为研究对象,以试验法挑选出6种聚类结果的学习样本,确定4000个样本作为最终的学习样本;利用决策代价权重来改进决策树评价模型,最终建立的评价模型的预测精度达到94.92%,满足了实际情况的需要。试验结果表明综合运用聚类和决策树模型进行耕地评价是可行的,其建立的评价模型具有精度高、鲁棒性和易理解性等特点。
关键词:决策树 聚类 耕地评价 龙川县
单位:合肥工业大学资源与环境工程学院; 合肥230009; 华南农业大学信息学院; 广州510642
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
相关期刊
人类居住相关范文
聚类分析论文