R のラスター スタックから教師なしランダム フォレスト分類を計算したいと考えています。ラスター スタックは、異なるスペクトル バンドで同じ範囲を表しているため、スタックの教師なし分類を取得したいと考えています。データが非常に大きいため、コードに問題があります。次のようにランダム フォレスト アルゴリズムを実行するために、スタックをデータフレームに変換するだけで問題ありませんか。
stack_median <- stack(b1_mosaic_median, b2_mosaic_median, b3_mosaic_median, b4_mosaic_median, b5_mosaic_median, b7_mosaic_median)
stack_median_df <- as.data.frame(stack_median)
csv ファイル ( https://www.dropbox.com/s/gkaryusnet46f0i/stack_median_df.csv?dl=0 ) としてのデータは次のとおりです。次の方法で読み取ることができます。
stack_median_df<-read.csv(file="stack_median_df.csv")
stack_median_df<-stack_median_df[,-1]
stack_median_df_na <- na.omit(stack_median_df)
私の次のステップは、教師なし分類です。
median_rf <- randomForest(stack_median_df_na, importance=TRUE, proximity=FALSE, ntree=500, type=unsupervised, forest=NULL)
私の巨大なデータセットのため、近接測定を計算できません (約 6000GB が必要です)。分類を見る方法を知っていますか？何も返さないpredict(median_rf)でください。plot(median_rf)
教師なしランダム フォレスト分類とその精度測定のすべての提案、改善、またはコード スニペットに満足しています... どうもありがとう!