利用改进SEaTH算法的面向对象分类特征选择方法

作者:余晓敏; 湛飞并; 廖明生; 胡金星
来源:武汉大学学报(信息科学版), 2012, 37(08): 921-924.
DOI:10.13203/j.whugis2012.08.005

摘要

针对分离阈值法(SEaTH)仅从类间距离评价特征,没有考虑类内距离和特征之间相关性的不足,提出了一种改进的SEaTH算法——ISEaTH。该算法分别依据特征相关性、类间距离和类内距离对特征进行评价,然后综合利用多种评价结果获取最优的特征子集。采用新疆喀什地区的QuickBird数据进行了特征选择的实验。结果表明,该方法不但能降低特征维数,有效优化特征空间,还能提高分类精度。

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