数据挖掘中分类方法的研究

• 作者: 张海笑 徐小明
• 来源期刊: 山西电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 分类 决策树 贝叶斯分类 神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 应用实践
• 页码范围: 20-21,42
• 页数: 3页
• 分类号: TP274
• 字数: 2947字
• 语种: 中文

摘要

分类是数据挖掘中的最重要的技术之一.目前实现分类的方法有统计方法、机器学习方法和人工智能方法等,常用的技术有决策树分类、贝叶斯分类、神经网络分类等.通过对当前具有代表性的分类算法原理进行分析、比较,总结出每种算法的性能特征,既便于使用者了解掌握各种分类算法、更好地选择合适的算法,又便于研究者对算法进行研究改进,提出性能更好的分类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐小明	广东工业大学实验中心	41	291	10.0	15.0
2	张海笑	广东工业大学计算机学院	7	41	2.0	6.0