支持向量机分类:参数说明和官方案例(基于 Google Earth Engine)

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本文介绍了支持向量机(SVM)分类算法,包括核函数、惩罚参数和松弛变量等参数说明,并提供了一个基于Google Earth Engine(GEE)的土地覆盖分类官方案例,展示如何使用SVM进行遥感图像分类。

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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。它的主要思想是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本分开。在本文中,我们将介绍支持向量机分类算法的参数说明,并提供一个基于 Google Earth Engine(GEE)的官方案例来说明其应用。

支持向量机分类的参数包括核函数、惩罚参数和松弛变量。核函数用于将数据映射到高维空间,以便在低维空间中线性不可分的问题可以变为线性可分的问题。常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基核函数。惩罚参数用于控制分类器的复杂度和容错率,较大的惩罚参数将导致更严格的分类边界,可能会导致过拟合;而较小的惩罚参数则可能导致欠拟合。松弛变量是一种允许一些样本位于错误的一侧的机制,它们的数量取决于惩罚参数的设置。

下面是一个基于 GEE 的官方案例,展示了如何使用支持向量机分类算法进行土地覆盖分类。

# 导入 Earth Engine Python API
import ee
ee.Initialize(
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