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分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一类别。本文对数据分类中的典型代表粗糙集和决策树方法进行分析和研究，并指出它们的优缺点，最后提出了今后的研究方向。
粗糙集和决策树方法在数据挖掘中的应用
【摘 要】
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分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一类别。本文对数据分类中的
【机 构】
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烟台工程职业技术学院,烟台轴承仪器有限公司,烟台思科博量仪有限公司
【出 处】
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中国电子商务
【发表日期】
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2011年7期
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