一种基于层次聚类和随机森林的高分辨率海洋水温计算方法

摘要

本发明公开了一种基于层次聚类和随机森林的高分辨率海洋水温计算方法，包括：首先，对数据集进行归一化处理，以消除量纲的不同对实验造成的影响；其次，将数据集中的样本看作初始类簇，采用自底向上的聚合策略进行层次聚类；在聚类算法运行过程的每一步找出距离最近的两个类簇进行合并，该过程不断重复，直至数据被划分出五类；最后，对于划分出的每一个类，采用网格化搜索的方法寻找随机森林模型的最佳参数并为其构建随机森林模型。本发明使用的数据来自BOA Argo的观测结果，实验结果表明，本发明提出的模型的预测准确度比对数据直接使用随机森林模型有着很好的提升，特别是在聚类划分出的某些局部海域，模型准确度能提升10倍左右。