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本文主要以决策树归纳算法和k-最近邻分类算法为例,对数据挖掘中的急切分类算法和懒散分类算法进行了比较,并介绍了一种具有这两类分类算法优点的新的分类算法及该算法的实现方法.
急切分类与懒散分类的研究
【摘 要】
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本文主要以决策树归纳算法和k-最近邻分类算法为例,对数据挖掘中的急切分类算法和懒散分类算法进行了比较,并介绍了一种具有这两类分类算法优点的新的分类算法及该算法的实现
【机 构】
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首都师范大学,西北工业大学
【出 处】
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小型微型计算机系统
【发表日期】
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2002年12期
【基金项目】
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北京市自然科学基金
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