… 数据挖掘中的数据分类算法综述 … 摘要:分类算法是数据挖掘中的最重要的技术之一.通过对
当前提出的最新的具有代表性的分类算法进行分析和比较,总结每类算法的各方面特性,从而便于 …

… 因此,传统分类器分类性能通常比较有限.从数据层面和算法层面对国内外分类算法做了详细而…
并通过仿真实验,比较了多种不平衡分类算法在6个不同数据集上的分类性能,发现改进的分类算法…

… 热点, 并相继出现了一系列优秀的不平衡数据分类方法.鉴于此, 对现有的不… 数据分类方法给出
较为全面的梳理, 从数据预处理层面,特征层面和分类算法层面总结和比较现有的不平衡数据分类…

… 摘要:在很多应用领域中,数据的类别分布不平衡,如何对其正确分类是数据挖掘和机器学习领域…
的数据分类算法未考虑数据类别的不平衡性,认为类别之间的误分类代价相同,导致不平衡数据分类…

… 摘要:分类是数据挖掘,机器学习和模式识别中一个重要的研究领域.通过对当前数据挖掘中
具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较,总结出了各种算法的特性,为使用者选择算法或研究 …

… 认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类,主要包括… 分类算法,K近邻
分类算法,决策树分类算法,贝叶斯分类算法和基于模糊逻辑,遗传算法,粗糙集和神经网络的分类算法…

… 不平衡数据的处理.由于集成学习在不平衡数据分类的优势,针对不平衡数据的集成分类算法得到
… 详细分析了不平衡数据集成分类算法的研究现状,比较了现有算法的差异和各自存在的优点及…

… 实现更好分类效果的新算法,如多决策树综合技术,基于先验信息和信息增益的混合分类算法,基于
粗糙集和遗传算法的神经网络分类算法等;对数据挖掘分类算法作了展望,提出今后的研究重点. …

… 是建立决策树的常用算法,但目前国内对一些新的决策树分类算法研究较少.为此,在消化大量…
新算法,对各种决策树分类算法的基本思想进行阐述,并分析比较了各种算法的主要特性,为数据分类…

… 摘要:针对不平衡数据学习问题,提出一种基于欠采样的分类算法.对多数类样例进行欠采样,保留
位于分类边界附近的多数类样例.以AUC为… 仿真数据及UCI数据集上的实验结果表明,该算法有效. …