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数据挖掘 神经网络法 神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,它将每一个连接看作一个处理单元,试图模拟人脑神经元的功能,可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能,对复杂情况能得到精确的预测结果;缺点首先是不适合处理高维变量,不能观察中间的学习过程,具有“黑箱”性,输出结果也难以解释;其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。 [4] 决策树法 决策树是根据对目标变量产生效用的不同而建构分类的规则,通过一系列的规则对数据进行分类的过程,其表现形式是类似于树形结构的流程图。最典型的算法是J.R.Quinlan于1986年提出的ID3算法,之后在ID3算法的基础上又提出了极其流行的C4.5算法。采用决策树法的优点是决策制定的过程是可见的,
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野生的狒狒
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