随着数据库应用的不断深化, 数据库的规模急剧膨胀, 数据挖掘已成为当今研究的热点;
特别是其中的分类问题, 由于其使用的广泛性, 现已引起了越来越多的关注 …

分类问题是数据挖掘技术中的主要研究课题. 分类是根据数据集的特点构造一个分类器,
利用分类器对未知类别的样本赋予类别的一种技术. 目前的分类算法主要有统计分类法, 决策树 …

数据挖掘中的数据分类算法综述-[维普官方网站]-www.cqvip.com-维普网  我的维普 购物车 充值
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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,
从预测精度, 学习效率, 健壮性等方面进行深入的分析和比较, 总结每类算法的各方面特性 …

基于数据挖掘分类算法的研究现状, 对目前发展较成熟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 …

对分类算法中需要解决的关键问题进行了分析; 综述了不同分类算法的思想和特性,
决策树分类算法能够很好地处理噪声数据, 但只对规模较小训练样本集有效; …

分类技术是数据挖掘中的核心和基础技术, 在此就数据挖掘分类技术的主要算法进行了对比分析
研究. 对目前研究比较多的基于决策树, 贝叶斯和人工神经网络的分类方法做了详细的讨论 …

基于数据挖掘的分类算法综述-[维普官方网站]-www.cqvip.com-维普网  我的维普 购物车 充值
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