基于神经网络的分类算法的改进

• 作者: 富元斋 杨林 黄立平
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘特征构造神经网络离散度决策树
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 71-73
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2310字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2002.05.024

摘要

大多分类问题由于各特征之间存在交互性等不确定性问题,使一般的神经网络分类算法难以取得好的分类效果.该文通过构造新特征,优化了神经网络的输入,并给出一个优化的基于神经网络的分类算法.文章还引入了分类问题的离散度的概念.并结合实例进行分析.