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决策树和人工神经网络是数据挖掘分类任务中两项重要技术,各具特点,对不同的数据类型应采用不同的算法进行相应的研究应用。为了深入地说明各自的特点,根据决策树C 4.5算法的原理和流程,以及人工神经网络的BP网络模型原理和实现分类的流程,并应用具体的实例,对两种技术进行了对比分析研究,得出并验证了它们在实现分类中的一些性能差异。