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無線信道的特征識別與區(qū)域劃分，僅僅是通過對其進(jìn)行特征提取進(jìn)而進(jìn)行區(qū)域劃分。然而，在某些特殊情形可能難以區(qū)分預(yù)判別。為了能夠更好的有效區(qū)分區(qū)域與場景應(yīng)建立相應(yīng)的統(tǒng)計模型。以便更加準(zhǔn)確的區(qū)分場景以及區(qū)域同時也具備了統(tǒng)計意義。
相比于傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型，機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）方法是近年來較為熱門的一個研究領(lǐng)域，是研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。隨著數(shù)據(jù)挖掘以及人工智能技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)外的研究學(xué)者提出了許多新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括：決策樹、boosting、bagging、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。因此，本文將借助機(jī)器學(xué)習(xí)方法對無線信道參數(shù)的特征值的提取與分類建立相應(yīng)的決策樹模型。
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