我正在使用 R 中的randomForest和predict包进行土地分类。对于每个 4 波段 CIR 图像，我在 GIS 中创建了训练数据，通过模型运行训练数据以生成 .csv，然后将其输入到 R 的randomForest算法中。我发现随机森林监督分类严重过度分类区域。事实上，我使用无监督 ISODATA 算法产生了更好的结果。

有没有办法用 R 中的 randomForest 包实现无监督分类？ 我附上了一段我一直用来运行监督随机森林分类的​​代码。

myrf = randomForest(factor(category) ~ band1 + band2 + band3 + band4, data = intable, 
        ntree=2000,
        importance = TRUE)

predict(rasters, myrf, filename="RFtest7.img", type="response",
        index=1, na.rm=TRUE, progress="window", overwrite=TRUE)