【摘 要】
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针对传统分类方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时效果不佳的缺点，结合分层思想的树分类技术。对广泛用于数据挖掘模型中的CART决策树算法进行改进，提出了一种基于人机交互
【机 构】
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北京城市学院人工智能研究所,首都师范大学资源环境与旅游学院资源环境与地理信息系统北京市重点实验室
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针对传统分类方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时效果不佳的缺点，结合分层思想的树分类技术。对广泛用于数据挖掘模型中的CART决策树算法进行改进，提出了一种基于人机交互的决策树算法，将其应用到遥感图像自动分类中，具有很好的弹性和鲁棒性，且分类结构简单明了，达到了更好的分类效果。以VC＋＋6．0作为开发工具，定义了一种特殊的数据结构，实现了该分类系统。实践表明，该系统具有很好的稳定性和交互性。实用性较强。
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