【摘 要】
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分类是一类重要的数据挖掘问题,它的一般过程是先根据样本数据利用一定的分类算法得到分类规则,再依据该规则对新的数据进行类别的划分。文章详细介绍了两种简单但有效的分类
【基金项目】
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湖南省科技厅项目（2009GK3014）, 湖南省教育厅项目（09c636）资助
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分类是一类重要的数据挖掘问题,它的一般过程是先根据样本数据利用一定的分类算法得到分类规则,再依据该规则对新的数据进行类别的划分。文章详细介绍了两种简单但有效的分类方法：基于最小二乘法的线性分类器和k-最近邻分类器。通过对这两种分类器的比较,发现线性分类器计算简便、拟合具有低方差,适合处理类别之间相互重叠的区域比较小的数据。KNN分类器分类灵活,拟合偏差比较小,由于计算量比较大,该算法更适合于类别界限不是很明显,数据之间交叉或重叠比较多的数据集。
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