随着计算能力、存储、网络的高速发展,人类积累的数据量正以指数速度增长。对于这些数据,人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息,更需要发现更深层次的规律,对决策,商务应用提供更有效的支持。为了满足这种需求,数据挖掘技术的得到了长足的发展,而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,目前在商业上应用最多。本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比,通过简单的实验(采用开源的数据挖掘工具-Weka)来验证不同的分类算法的效果,帮助数据挖掘新手认识不同的分类算法的特点,并且掌握开源数据挖掘工具的使用。分类算法是解决分类问题的方法,是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。分类算法通过对已知类别训
2021-12-03 09:52:07 464KB 数据挖掘-分类算法比较
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随着计算能力、存储、网络的高速发展,人类积累的数据量正以指数速度增长。对于这些数据,人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息,更需要发现更深层次的规律,对决策,商务应用提供更有效的支持。为了满足这种需求,数据挖掘技术的得到了长足的发展,而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,目前在商业上应用最多。本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比,通过简单的实验(采用开源的数据挖掘工具-Weka)来验证不同的分类算法的效果,帮助数据挖掘新手认识不同的分类算法的特点,并且掌握开源数据挖掘工具的使用。分类算法是解决分类问题的方法,是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。分类算法通过对已知类别训
2021-02-26 20:04:02 464KB 数据挖掘-分类算法比较
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