機械学習アルゴリズム（k-NN、ランダムフォレスト、決定木など）を使用して土地分類にどのソフトウェアが存在するかを知りたい。RのrandomForestパッケージとPythonのMILKとSPyを知っている。
土地被覆分類に適したオープンソースまたは商用の機械学習アルゴリズムは何ですか？
土地被覆分類のための機械学習アルゴリズム
回答:
機械学習とノンパラメトリックモデリングのための最も完全なソフトウェア環境はRです。これは統計の大きな分野であり、K-NN、カーネル平滑化、一般加算モデル、弱学習器、サポートベクトル、ニューラルネット、セミにまたがります。 -パラメトリックスプライン回帰、代入など...読むことを強くお勧めします：Hastie、T.、R. Tibshirani、J. Friedman（2009）The Statistics Learning of Elements：Data Mining、Inference and Prediction。統計のスプリンガーシリーズ。
Rの他に、Salford Systemsの市販ソフトウェアには、GUI環境で使用可能なランダムフォレスト、多変量適応回帰スプライン、CART、および勾配ブースティング（TreeNet）があります。RuleQuestは、C4 / ID3 CARTアルゴリズムの更新バージョンであるSee5 / C5を引き続き販売しています。ワイカト大学のWeka 3は、多数のモデルが利用可能なオープンソースのGUI /コマンドラインJavaの取り組みです。
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@Aaron FYI、Falk Huttermanと私は、テキサス州オースティンで開催されたUS-IALE（Landscape Ecology）2013会議でワークショップを教えています。私たちの焦点は、機械学習とノンパラメトリックモデリングにRを使用することです。また、データの準備とモデルの指定のためにRで空間オブジェクトを使用する方法についても紹介します。
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ジェフリーエヴァンス
Pythonにはscikits-learnを強くお勧めします。教師ありおよび教師なしの分類をサポートし、ドキュメントは優れています（特に、天文データ分析のための機械学習チュートリアルおよび付随するYouTubeビデオ（注：これは3時間です）をチェックしてください）。
このプロジェクトは活発に開発が進められており、最後のバージョンは9月にリリースされた0.12です。
パッケージの機能については、指定した例を使用するために、最近傍、 ランダムフォレスト（Ensembeメソッドの下）、およびディシジョンツリーを参照してください。
残念ながら、GUIの作成に時間を費やしたい場合を除き、GUIはありませんが、QTコンソールのmatplotlibを使用したインラインプロットなど、優れたインタラクティブなスクリプト環境としてiPython IDEをお勧めします。
Rの機械学習技術の概要は、機械学習タスクビューです。専門家が推奨するさまざまなアルゴリズムを提供します。
あなたの質問は、土地分類のための機械学習アルゴリズムが、他の機械学習アプリケーションに使用されるソフトウェアとはなんらかの違いがあることを前提としています。異常な特性のために特別な処理を必要とするアプリケーションがいくつかありますが、土地利用に特別な処理が必要だと考える理由はありません。土地利用データを標準のカンマ区切り形式に変換できる場合、Rなどの既存のツールは問題なく機能するはずです。現在、機械学習手法から発見されたモデルを使用する土地利用ソフトウェアがある場合とない場合がありますが、それは別の質問です。
最初の応答後に編集されました。->機械学習用の主要なパッケージのほとんどには、空間的な視覚化のためのツールがいくつかありますが、もちろん特定のニーズを満たしていない場合があります。たとえば、空間データの視覚化を目的としたRのspライブラリに精通していますか？あなたがそれで何ができるかの風味を与える適切なリンクを見つけることができるかどうか見てみましょう。
http://rwiki.sciviews.org/doku.php?id=tips:spatial-data:spatial_data_visualization Rの空間分析に役立つツールのより広範なリストについては、http：//cran.r-をご覧ください。 project.org/web/views/Spatial.html。これには、地球統計学、生態学的分析などのツールが含まれています。
MGETツールボックスは、Rの単なるラッパーです。Rを使用する能力があれば、ArcGISやPython（Rpy2）を介してRを呼び出すという大きな頭痛を避けることができます。また、結果のRF、GAM、回帰、またはCARTモデルのオブジェクトに適用できるRの他のツールを使用する柔軟性もありません。
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ジェフリーエヴァンス
QGISのDTclassifier（Decision Tree Classifier）プラグインを使用して土地の分類を行うこともできます。QGIS内で実行するために、決定木を使用してラスターデータを分類するためのシンプルなインターフェイスを提供します。