S+Miner系统下决策树与神经元网络的比较研究

• 作者: 冯建彪
• 来源期刊: 新校园（下旬刊）
• 学科: 工学
• 关键词: 分类 S+Miner 分类型决策树 神经元网络 S语言
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 30-31
• 分类号: TP3
• 字数: 1693字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7711.2010.09.017

摘要

分类是一种重要的数据挖掘技术,其目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型,该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个.通过介绍企业级数据挖掘工具S+Miner下的实验方法,用S语言分别实现分类型决策树及神经元网络算法并嵌入系统内,通过数据集实验比较分析了两种算法,为深入研究分类算法做好铺垫.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯建彪		3	1	1.0	1.0