Boosting原理及在分类上的应用

决策树算法是数据挖掘中应用最广的归纳推理算法之一，其构造不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测式知识发现。决策树算法具有结构清晰、运行速度快、准确性高以及更好的灵活性和鲁棒性，可以用于处理高维数据，其获取的知识是直观的且容易被人理解。目前决策树算法已经被广泛的应用于医学、制造和生产、金融分析、天文学、分子生物学以及遥感影像分类等领域。 法和boosting推进技术研究的基础上，以BoostTree算法为基础，通过算法改进，构建了AdaTree.WL算法。然后以该算法为基础研发了决策树遥感影像