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文檔簡介
1、本文首先簡要分析了數(shù)據(jù)挖掘以及分類算法研究的現(xiàn)狀,從而提出一些改進(jìn)的分類算法.著重從數(shù)據(jù)預(yù)處理,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹三方面對(duì)分類算法進(jìn)行研究和改進(jìn).數(shù)據(jù)預(yù)處理為分類算法提供目標(biāo)數(shù)據(jù).本文分析了幾種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù),針對(duì)分類算法,提出了應(yīng)用偏最小二乘思想(PLS)的主成分分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維操作.同時(shí)利用模糊聚類方法對(duì)重要數(shù)據(jù)類進(jìn)行離散化,形成分類屬性.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前較新的一種分類器,本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)造網(wǎng)
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