10、机器学习算法在图像分类中的应用与评估

机器学习算法在图像分类中的应用与评估

在当今数据爆炸的时代，图像数据的数量呈指数级增长，这使得图像分类成为机器学习（ML）和遥感（RS）领域的重要问题。本文将介绍几种常见的机器学习算法在图像分类中的应用，并通过实验评估它们的性能。

1. 常见机器学习算法介绍

• 人工神经网络（ANNs） ：ANNs 类似于人类大脑，在其他领域如面部识别、语音处理中得到广泛应用，在遥感领域也很受欢迎。它通常基于不同类型的节点（输入、隐藏和输出）和学习规则分层组织。多层感知器（MLP）是一种常用的 ANN 技术，使用三层或更多层具有非线性函数的神经元，包括输入层、隐藏层和输出层，是非参数性质的。
• 决策树（DT） ：决策树是一种决策支持工具，使用树状图或模型来表示决策及其可能的后果。树的最顶层决策节点称为根节点，每个内部节点代表对一个属性的“测试”，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个类标签。DT 是非参数的，易于应用，并且可以很容易地转换为一组规则。随机森林（RF）属于 DT 家族，是树预测器的组合。
• k 近邻（k - NN） ：在模式识别和统计估计中，k - NN 是一种用于分类和回归的非参数方法。它存储所有可用的实例，并根据相似度度量（如欧几里得距离或汉明距离）对新实例进行分类。对于连续属性，使用欧几里得函数；对于分类实例，使用汉明距离。一个实例通过其邻居的多数投票进行分类。
• 朴素贝叶斯（NBC） ：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，假设属性之间相互独立。它易于构建，无需复杂的迭代