高光谱遥感中的CHI、IG和DF分类算法性能对比

"《分类算法-高光谱遥感——原理、技术与应用（童庆禧）》一书中，章节十一聚焦于中文网页自动分类技术。通过对CHI、IG、DF、MI四种特征选择方法的比较，如图11-9所示，IG方法表现出色，即使在筛选前15%特征项时，分类器的质量就趋于稳定；DF方法的宏观F1分数波动较小，可以有效过滤掉80%以上的特征，显示了其算法简洁且质量高的优势。尽管MI方法相对较差，但在取前25%特征项后才达到稳定。 章节中还详细介绍了几种典型的分类算法，包括kNN分类算法，这是一种基于统计的传统模式识别方法，它的核心思想是利用邻近样本的标签来预测新样本的类别。kNN算法简单直观，但对数据集的存储需求较高。此外，章节中还对比了kNN与NB（朴素贝叶斯）算法在分类质量和效率上的表现，为实际应用提供了选择依据。 全书不仅涵盖了搜索引擎的基本工作原理和技术实现，还探讨了搜索引擎系统的构建方案，特别是针对大规模分布式搜索引擎设计的关键技术和要点。此外，作者还讨论了中文网页的自动分类技术，这对于个性化Web信息服务具有重要意义。书中层次分明，理论分析深入，实验证据丰富，适合计算机科学与技术、信息管理与信息系统、电子商务等相关专业学生的学习，也对网络技术研究者和开发者具有很高的实用价值。 在互联网快速发展的背景下，用户获取信息的方式多样，通过直接输入网址、访问门户网站或使用搜索引擎都是常用途径。这些不同的方式各自适应特定场景，强调了搜索引擎在信息检索中的关键作用。通过阅读本书，读者能够深入了解搜索引擎技术的各个方面，并应用于实际项目中。"