数据挖掘中分类方法综述
2007-03-18分类号:TP183
【部门】天津大学电气与自动化工程学院 天津300072
【摘要】对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类,主要包括相似函数、关联规则分类算法、K近邻分类算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法和基于模糊逻辑、遗传算法、粗糙集和神经网络的分类算法。通过论述以上算法优缺点和应用范围,研究者对已有算法的改进有所了解,以便在应用中选择相应的分类算法。
【关键词】数据挖掘 分类 软计算
【基金】国家自然科学基金资助项目“用于数据挖掘的神经网络模型及其融合技术研究”(项目编号:60275020)课题研究成果之一
【所属期刊栏目】图书情报工作
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