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無線信道的特征識別與區域劃分，僅僅是通過對其進行特征提取進而進行區域劃分。然而，在某些特殊情形可能難以區分預判別。為了能夠更好的有效區分區域與場景應建立相應的統計模型。以便更加準確的區分場景以及區域同時也具備了統計意義。
相比于傳統的統計模型，機器學習（Machine Learning）方法是近年來較為熱門的一個研究領域，是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。隨著數據挖掘以及人工智能技術的發展，國內外的研究學者提出了許多新的機器學習算法，包括：決策樹、boosting、bagging、隨機森林、支持向量機、神經網絡等等。因此，本文將借助機器學習方法對無線信道參數的特征值的提取與分類建立相應的決策樹模型。
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