【摘 要】
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该文结合实际应用,首先对数据挖掘处理过程进行了研究,给出了一个更为合理的反馈模型,该模型中突出了"可视化"在整个"反复"处理过程中的重要性;其次结合机器学习的基本理论和
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该文结合实际应用,首先对数据挖掘处理过程进行了研究,给出了一个更为合理的反馈模型,该模型中突出了"可视化"在整个"反复"处理过程中的重要性;其次结合机器学习的基本理论和方法,深入研究了各种常用分类算法,对各种分类算法给出了比较详细的评述和比较;进而针对目前缺乏符合国内使用环境的实用软件的现状,重点研究了决策树算法及存在的问题,基于对C4.5算法的改进给出了实际解决方案与实现策略,并具体给出了一个在微机上实现的决策树算法DT_C;最后对解决海量数据挖掘问题的有效途径——决策树算法的并行化进行了有益探讨.
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