数据挖掘中的数据分类算法综述.docx
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2023-09-30
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数据挖掘中的数据分类算法综述
随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了一个热门的研究领域。数据
分类算法作为数据挖掘的重要组成部分，对于有效地管理和使用数据
资源具有重要意义。本文将全面概述数据挖掘中的数据分类算法，包
括其应用场景、发展趋势和现有研究成果。本文的目的是提供一个关
于数据分类算法的全面了解，并指出现有研究的不足和未来可能的发
展趋势。关键词：数据挖掘，数据分类算法，应用场景，发展趋势，
研究不足，未来展望
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，这些信息可以帮
助企业做出明智的决策。数据分类算法是数据挖掘中的一种重要技术，
它可以根据数据的属性将数据分成不同的类别。随着数据量的不断增
加，数据分类算法在许多领域都得到了广泛的应用，如金融、医疗、
电子商务等。本文将介绍一些常用的数据分类算法，并分析它们的优
缺点和适用范围。
在数据挖掘中，常用的数据分类算法包括决策树、支持向量机、朴素
贝叶斯、K 近邻法和神经网络等。这些算法各有不同的基本原理和实
现方式，下面将分别介绍。
决策树：决策树是一种基于树结构的分类算法，它通过将数据集拆分
成若干个更小的子集来构建一棵决策树。每个子集都是基于一个属性
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zhuzhi
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