数据挖掘中常用分类算法的分析比较Analysis and Comparison of Common Classification Algorithms in Data Mining
丁浩
摘要(Abstract)：
分类是最基本的一种认知形式,因此数据分类也是数据挖掘中一项非常重要的工作.随着大数据时代的来临,面对海量数据,各种分类算法和技术在准确性、时间效率、鲁棒性等方面都或多或少地出现了一些问题.在对数据挖掘中的分类技术研究的基础上,通过对各种常用分类算法的分析比较,总结了各自的优点、缺陷和适用情境,并对数据挖掘分类技术的未来发展进行了展望.
关键词(KeyWords)： 数据挖掘;分类算法;决策树;神经网络;朴素贝叶斯
基金项目(Foundation):
作者(Author): 丁浩
DOI: 10.16393/j.cnki.37-1436/z.2015.05.009
参考文献(References)：
- [1]范明,孟小峰.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2007.
- [2]王明星.数据挖掘算法优化研究与应用[D].合肥:安徽大学,2014.
- [3]张曼,邵明文,史鸿戬.基于包含度的决策树分类算法的改进[J].电子技术与软件工程,2015(9):212-214.
- [4]覃梅.数据挖掘分类算法在信用卡风险管理中的应用[J].现代计算机:专业版,2013(19):13-16.
- [5]陶新民,郝思媛,张冬雪,等.不均衡数据分类算法的综述[J].重庆邮电大学学报:自然科学版,2013,25(1):102-110.
- [6]LI Xiang,LI Tao.Classification Algorithm of Kernelbased In Adaboost[J].Computer Knowledge and Technology,2011,7(28):6970-6979.
- [7]ZHU Ming,TAO Xinmin.The SVM Classifier For Unbalanced Data Based on Combination of RU-Undersample And SMOTE[J].Information Technology,2012(1):39-41.