… 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 …

… 数据挖掘中的聚类算法综述 … 摘要:聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项
重要技术.全面总结了数据挖掘中聚类算法的研究现状,分析比较了它们的性能差异和各自存在的 …

… 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 …

… 算法研究已经成为数据挖掘研究领域中非常活跃的一个研究课题.介绍了数据挖掘理论,对网格聚
类算法… 在研究了传统网格聚类算法的基础上,提出了一些改进的网格聚类算法,这些算法相比传统…

… 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. …

… 的几种分类算法如决策树,关联规则分类,神经网络,贝叶斯方法,遗传算法等数据挖掘分类算法
分别进行了论述.主要分析比较各典型算法的优点和不足,对其他一些算法也作了简单介绍,旨在追溯…

… 研究并行算法,是解决这一问题的有效途径.该文对常用的数据挖掘算法C4.5,SLIQ,SPRINT,关联…
邻,贝叶斯网络,人工神经网络,遗传算法及并行性进行了研究探讨,为数据挖掘研究者提供借鉴. …

… 收稿日期:2013 - 06 - 05 作者简介何清,男,1965 年生,研究员,博士生导师,主要研究方向为机器
学习,数据挖掘,基于云计算的海量数据挖掘. 李宁(通讯作者),女,1982 年生,博士研究生,主要研究…

… 技术3个方面对数据挖掘技术进行了总结;从模式识别的角度讨论了数据挖掘技术的主要任务,…
了数据挖掘技术的常用方法,包括模糊理论,粗糙集理论,云理论,证据理论,人工神经网络,遗传算法…

… 数据挖掘算法研究与综述 … 以关联,分类,聚类归类,对当前数据挖掘的多种方法进行了研究,并
指出其现存的问题.这些方法都有局限性,多方法融合,有机组合互补将成为数据挖掘的发展趋势. …