数据挖掘中分类方法综述

• 作者: 钱晓东
• 来源期刊: 图书情报工作
• 学科: 社会科学
• 关键词: 数据挖掘 分类 软计算
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 68-71,108
• 页数: 5页
• 分类号: G25
• 字数: 7131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0252-3116.2007.03.017

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱晓东	天津大学电气与自动化工程学院	8	195	6.0	8.0