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Enhanced algorithm performance for land cover classification from remotely sensed data using bagging and boosting
Ist Teil von
IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2001-03, Vol.39 (3), p.693-695
Ort / Verlag
New York, NY: IEEE
Erscheinungsjahr
2001
Quelle
IEEE Electronic Library Online
Beschreibungen/Notizen
Two ensemble methods, bagging and boosting, were investigated for improving algorithm performance. The authors' results confirmed the theoretical explanation of L. Breiman (1996) that bagging improves unstable, but not stable, learning algorithms. While boosting enhanced accuracy of a weak learner, its behavior is subject to the characteristics of each learning algorithm.