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1)  decision tree classification
决策树分类
1.
In this paper,a set of optimized textures was chosen,which was used to classify the high spatial resolution remote sensing image based on decision tree classification(DTC) combined with multiscale texture data.
通过选择最佳纹理尺度组合,利用光谱数据结合多尺度纹理对高分辨率影像进行决策树分类
2.
In this research, three different types decision tree classification (UDT, MDT and HDT) are present.
基于决策树分类算法在遥感影像分类方面的深厚潜力 ,探讨了 3种不同的决策树算法 (UDT、MDT和HDT)。
2)  decision tree
决策树分类
1.
A method of classifying users using decision tree technique was presented in the paper, which realized users classification according to their access patterns through processing Web session file, signing class and classifying users using decision tree, so that personalized recommendation and guide can be done for different users, and E-Services quality was improved.
提出了一种应用决策树分类技术进行用户分类的方法 ,通过对 Web会话文件的处理、赋予类标记及决策树分类过程 ,实现了根据访问模式对用户的分类 ,以便个性化推荐和指导能够针对不同类别的用户进行 ,从而提高 E- Ser-vices中个性化服务的质量 。
2.
Then the decision tree classification,the maximum likelihood method in the surveillance classification in practice and the precision comparison in the land.
TM遥感影像能获取丰富的地面信息,适合于大面积的宏观监测,文章利用分层分类的方法提取南京江宁区土地利用信息,获得了土地利用变化图,并对土地利用分类方法中的决策树分类和监督分类方法中的最大似然法在实践中的应用和精度比较进行了探讨,最后结合GIS空间分析方法对分类的结果图进行比较分析,并分析其变化的原因。
3)  classification decision tree
分类决策树
4)  decision classifying tree
决策分类树
1.
These binary classifiers are seen as the nodes of decision tree, and construct a decision classifying tree.
根据手写体金融汉字的特点,利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组,对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类,并用这些二值分类器组成决策树的结点,构成一个决策分类树。
5)  decision tree classifier
决策树分类器
1.
For each of the methods,the classification error rate of the selected symptoms is assessed through cross validation using decision tree classifier.
首先,分别采用卡方、似然比、logistic回归等三种方法选择症状与衡量贡献度;并使用决策树分类器,通过交叉验证,评价所选择症状的分类错误率。
2.
Methods:The decision tree classifier is used as a tool and the rate of classification accuracy is used to measure the consistency.
方法:以决策树分类器为工具,用分类正确率衡量辨证一致性。
3.
On the basis of analyzing the classification principle of decision tree classifier and parallelpiped classifier, a new classification method based on normalized Euclidian distance, called WMDC(weighted minimum distance classifier), was proposed.
通过分析多重限制分类器和决策树分类器的分类原则,提出了基于标准化欧式距离的加权最小距离分类器。
6)  Decision tree classification algorithm
决策树分类算法
1.
There are some various algorithms in data mining, and decision tree classification algorithm is the most popular one.
在数据挖掘中存在多种算法,决策树分类算法是应用比较多的一种。
补充资料:决策分类
      根据决策的性质、依据和特点等对决策行为的区分。对决策进行分类,须有明显的价值标准,以识别、对比、分析不同决策的性能。
  
  决策的发展在历史上表现为不同的类型。在奴隶制社会,盛行非理性的迷信决策。《左传》中记载,中国古代"国之大事,在祀与戎",即使是祭神和打仗的大事,也靠信神明、求卜签来决定。封建社会多是非理性决策,由神明意志转为君主意志,君主决定一切国家事务。人类进入资本主义社会以后,理性的经验决策逐渐占据主导地位。决策者往往运用丰富的施政经验进行政治决策。随着统计学的发展,出现了统计决策。最早的决策论是从统计学角度提出的。20世纪中叶,理性决策向着科学决策发展。美国学者R.D.卢斯和H.莱发具体提出了决策分类。
  
  决策分类按照不同标准,可以分为多种类型,其中具有代表性的区分方式有以下几种。
  
  理性决策和非理性决策  按照决策判断依据分,有理性决策和非理性决策。理性决策是基于理性思考和分析的决策。决策者事前对可供选择的若干行动及其结果作出合理判别,进行适当评价,取利除弊,作出决策。其依据来自实践经验、统计资料和科学论证。非理性决策是不以理性思考和分析为依据的决策。决策者对难以解决的问题只凭偶然因素去决断,甚至借助求神、卜卦、掷骰或依靠直觉盲目作出决策,结果往往会造成决策失误。
  
  例常性决策与非例常性决策  按照决策处理的事件分,有例常性决策和非例常性决策。例常性决策是决策者在处理重复出现的事件时,按照已有决策或对其稍加修改而作出的决断。在社会生活处于稳定状态下,大部分决策属于例常性决策。非例常性决策是决策者在处理突发性事件(如雪崩、灾害、疫病等)时,根据事态发展,随时作出的对策。这就要求决策者有敏捷、周到的思考,及时提出应急措施。
  
  程序化决策和非程序化决策  按决策制定的程序划分,有程序化决策和非程序化决策。程序化决策指程序简单,并有明确步骤的决策,又称结构化决策或规范化决策。非程序化决策是内容复杂而无确定办法的决策,没有明确固定的程序,更不可能使决策产生模范作用,这就要求决策者有机动能力和应变知识。
  
  原有决策和追踪决策  按照决策的先后顺序,可分为原有决策和追踪决策。决策者在处理某一事件过程中,最先作出的决策,称原有决策。由于情况是不断变化的,在原有决策作出后,根据新情况和新问题对决策作补充或修正,这种决策称追踪决策。作出追踪决策的原因,可能是主观估计不足,或客观形势变化,如不及时作出补救或修改,就会造成失误或损失,但追踪决策过多,会使决策失去稳定性。追踪决策须在分析的前提下,从比原有决策更为优越的对策中作出抉择,使追踪决策能产生更有益的社会效果。
  
  单方决策和对抗决策  按照决策有无竞争对手所作的划分。单方决策指决策者在没有竞争对手的情况下所作的决策。对抗决策指决策者和竞争者同时所作的决策。在对抗决策下,竞争对手得胜就是决策者失败。
  
  构成决策模式的主要因素有事件、行动、概率、后果四个因素。单方决策按照所面临的条件与后果可分确定型、风险型、不确定型三种模式:①确定型决策。在单一事件发生时,有多种行动选择的决策。事件的发生是确定的,其概率为1。各种行动对于事件的后果都是可测的。如果决策以收益为目的,那么取最大值的方案为最优方案;如果决策以减少损失为目的,那么取最小值的方案为最优方案。②风险型决策。有多种可供选择的行动,以应付各种可能发生的事件,但具有一定风险的决策。各种事件发生的可能性各异,其概率都在0~1之间。由于各种行动产生的后果不完全可测,故有某种程度的风险存在。在风险型决策中,一般均按收益取最大值,损失取最小值的原则进行决策。③不确定型决策。事件发生和产生后果都是不确定的决策。如社会骚乱、政局动荡、意外事故等。其发生概率和后果都无法预测,只能根据主观估计采取对策。假设各事件发生概率相等,从乐观方面出发,决策者往往取最大收益中的最大值;从悲观方面考虑,决策者往往取最小收益中的最大值;或以最大可能收益与估计收益之差为遗憾值,而在最大遗憾中取最小值。这些方法在实践中尚有争论。
  
  此外,决策分类还有一般决策与专业决策,全局决策与局部决策,长期决策与短期决策等。
  
  

参考书目
   W.J.Gore, Administrative Decision-Making, JohnWiley,N.Y.,1964.E.S.Quade,Analysis for Public Decision, NorthHolland,N.Y.,1980.
   H.A.simon,Models of Bounded Rationlity,Vol.1,Economic Analysis of Public Policy,MIT Press,Cambridge,1982.
  

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