【摘 要】
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近年来，随着大数据分析需求的急剧增长，分类算法的运用也越来越广泛，如何为用户选择适用的分类算法成为数据挖掘技术在应用上亟待解决的难题。相关研究表明，同一算法在相似数据集
【机 构】
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中国石油大学石油数据挖掘北京市重点实验室,中国石油大学计算机系
【基金项目】
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十二五国家重大专项(2011ZX05020009);北京市重点实验室阶梯计划项目(Z121109009212008)
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近年来，随着大数据分析需求的急剧增长，分类算法的运用也越来越广泛，如何为用户选择适用的分类算法成为数据挖掘技术在应用上亟待解决的难题。相关研究表明，同一算法在相似数据集上具有相近的分类效果。根据这一理论，构建基于数据集相似性的分类算法选择模型。首先采用数据集离散化方法来对数据集进行特征提取，构建样本库，然后结合邻近相似的原则为数据集推荐合适的分类算法。通过UCI数据集上的算法实验,结果表明大多数情况下推荐得到的分类算法具有良好的性能。
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