传统数据挖掘方法不能清晰描述医学图像的特征信息和高分辨属性。为解决上述问题，提出一种基于决策树的海量医学图像数据挖掘方法。分析图像的简化属性分裂特点，并通过引入矫正函数的方式定义决策树分类堆，完成海量医学图像挖掘决策树分类规则的确定。在此基础上，利用医学图像目标识别和灰度直方特征提取结果，确定局部数据的挖掘引子，完成基于决策树的海量医学图像数据挖掘方法研究。模拟方法运行环境设计对比实验结果表明，与传统数据挖掘方法相比，应用基于决策树的海量医学图像数据挖掘方法后，医学图像特征信息、高分辨属性的描述清晰程度均得到20%左右的提升。
2022-10-26 20:57:28
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决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法，它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类，突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。我们以C5.0算法为基础，通过算法改进，创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树，并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.1，现在增加了多线程，提高了处理效率，更新至1.2版本。该软件以GLC分类器为核心，不仅提供了基于像元的遥感影像分类功能，而且可以在ENVI或者eCognition分割结果的基础上实现遥感影像面向对象自动分类。和以往分类中手动建立规则集相比，该软件通过决策树学习的方式建立规则集，不仅提高了效率，而且大大降低了对操作员的要求。另外该软件还提供了一些辅助分类以及统计分析功能，比如任意图形的加权Voronoi图。
同时笔者兼职提供AE定制开发，各类数据挖掘算法实现，如有需要，请联系QQ406803725
2022-10-26 10:00:57
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