机器学习决策树与分类方法课程报告

決策樹是功能強大且相當受歡迎的分類和預測工具。這項以樹狀圖為基礎的方法，其吸引人之處在於決策樹具有規則，和類神經網路不同。規則可以用文字來表達，讓人類了解，或是轉化為SQL之類的資料庫語言，讓落在特定

本文主要介绍了决策树的构造算法CLS和基本的决策树学习算法ID3。

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为解决因湿地环境复杂且类型多样导致光谱混淆而难以对其自动遥感提取的问题,采用决策树模型的湿地信息提取方法,以LandsatOLI影像光谱特征和经缨帽变换后的数据为基础,结合不同类型湿地的环境特征和空间

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