【摘 要】
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对分类算法中需要解决的关键问题进行了分析;综述了不同分类算法的思想和特性,决策树分类算法能够很好地处理噪声数据,但只对规模较小训练样本集有效;贝叶斯分类算法精度高、
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对分类算法中需要解决的关键问题进行了分析;综述了不同分类算法的思想和特性,决策树分类算法能够很好地处理噪声数据,但只对规模较小训练样本集有效;贝叶斯分类算法精度高、速度快,错误率低,但分类不够准确;传统的基于关联规则算法分类准确率高,但容易受硬件内存的制约;支持向量机算法分类准确率高、复杂度低,但速度慢。针对各种分类算法的缺陷,结合其优点,论述了当前一些速度更快、准确率更高、能实现更好分类效果的新算法,如多决策树综合技术、基于先验信息和信息增益的混合分类算法,基于粗糙集和遗传算法的神经网络分类算法等;对数据挖掘分类算法作了展望,提出今后的研究重点。
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