数据挖掘分类算法比较
数据挖掘中两种简单分类算法的比较
ｍ ｉ ｎｇ ｎｉ
Ｗ ＡＮＧ —ｆ ， Ｙｉ ｕ ＸＵ ｅ ｇ Ｐ ｎ ，ＹＡＮＧ ａ － ｉ ，ＨＡＮ Ｘｉｏ ｌｎ Ｙｕ
（ ｔｅ ａｉ ｎ ｏ ｐ ｔ ｃｅｃ ｏｌ ｅ ＨｕｎｎＮ ｒ ａ Ｕ ｉ ｒｉ ， ｈ ｎ ｓａ ｕｎ ｎＣ ｉａ １０ １ Ｍａ ｍ ｔ ｓａ ｄＣ ｍ ｕｅ Ｓ ｉ ｅＣ ｌ ｇ， ａ ｏｍ ｌ ｎｖ ｓ ｙ Ｃ ａ ｇｈ ， ａ ｈｎ ０ ８ ） ｈ ｃ ｒ ｎ ｅ ｅ ｔ Ｈ ４
ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ａ ｇ ｒ ｈ ｆ ｍ ｔｅ ｓ ｍｐ ｅ ｄ ｔ ｒｔ ， ｈ ｎ ｃ ｔ ｇ ｒｚ ｈ ｅ ａ ａ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｒ ｌｓ ｃ ｏ ｄｎ ｏ ｔｅ ｃ ａ ｓ ａ ｉ ｏ ｉ ｍ ｒ ｈ ａ ｌ ａａ ｆ ｓ ｙ ｔ ｅ ａｅ ｏ ｅ ｔ ｅ ｎ ｗ ｄ ｔ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｃａ ｓ ａ ｉ ｕ ｅ ． ｉ ｆ ｏ ｌ ｔ ｏ ｉ ｌ ｉ ｉ ｆ ｏ Ｆ ｅ ａ ｔ ｏ ｎｒ ｄ ｃ ｓ ｔ ｏ ｓｍｐｅ ｂ ｔｅｆｃｉ ｅ ｃａ ｓｆ ａｉｎ ａｇ ｒ ｈ ｎ ｔｉ ａ ｅ ：ｔ ｅ ｌ ｅ ｒ ｃａ ｓｆ ｒ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｔｓ ｕ ｒ ｓ ｈ ｕ ｈ ｒｉ ｔ ｕ ｅ ｗ ｉ ｌ ｕ ｆ ｔ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｌｏ ｔ ｍｓ ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｈ ｉ ａ ｌｓ ｉ ｅ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｌａ ｑ ａ ｅ ｏ ｅ ｖ ｉ ｏ ｉ ｎ ｉ ｓ
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法数据挖掘是一种通过计算机科学的方法，从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
在这个过程中，数据挖掘算法扮演着非常重要的角色，它们能够帮助我们从数据中抽取出精华，更好地理解和利用数据。
下面是十大经典数据挖掘算法。
1. K-Means算法：K-Means算法是一种聚类算法，可以将数据集分成K个不同的类别。
这种算法的基本思想是将数据分成若干个类别，使得同一类别内的数据点的距离比其他类别内的数据点的距离更短。
2. Apriori算法：Apriori算法是一种关联规则挖掘算法，可以用来发现最常见的数据项之间的关联性。
这种算法基于频繁项集的概念，通过计算数据中频繁项集的支持度和置信度来挖掘关联规则。
3. 决策树算法：决策树算法是一种基于树结构的分类算法，可以将数据集分成若干个不同的类别。
这种算法的基本思想是通过递归地将数据集划分成不同的子集，直到子集中所有数据都属于同一类别为止。
4. SVM算法：SVM算法是一种基于统计学习理论的分类算法，可以用于解决非线性问题。
这种算法的基本思想是将数据集映射到高维空间中，然后在高维空间中建立超平面，将不同类别的数据分开。
5. 神经网络算法：神经网络算法是一种模拟人脑神经系统的分类算法，可以用来处理非线性问题。
这种算法的基本思想是通过构建一个多层的神经网络，将输入数据映射到输出数据。
6. 贝叶斯分类算法：贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，可以用来预测数据的类别。
这种算法的基本思想是根据已知数据的先验概率和新数据的特征，计算这个数据属于不同类别的概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。
7. 随机森林算法：随机森林算法是一种基于决策树的集成算法，可以用来处理大量的数据和高维数据。
这种算法的基本思想是通过随机选取特征和样本，构建多个决策树，然后将多个决策树的结果汇总，得到最终的分类结果。
8. Adaboost算法：Adaboost算法是一种基于加权的集成算法，可以用来提高分类算法的准确率。
数据挖掘中的聚类算法与分类算法的比较
数据挖掘中的聚类算法与分类算法的比较数据挖掘是应用于数据中的一种方法，目的是从数据中提取有用的信息。
在数据挖掘中，聚类和分类算法是应用较广泛的两种算法。
聚类算法是一种无监督学习方法，它通过对相似数据进行分类，从而将数据集分成不同的群组。
相比于分类算法，聚类算法更侧重于数据的相似性和分类。
常见的聚类算法包括K-means、DBSCAN、层次聚类等。
其中，K-means是最为经典的算法之一，它可以根据数据的相似性分成多个簇，每个簇中的数据都比较相似。
K-means算法的主要思想是通过不断的迭代，将数据集分成K个簇。
在每次迭代中，首先随机初始化K个簇心，然后将每个数据点分配到最近的簇心，最后重新计算簇心，直到迭代次数达到预设值或簇心不再改变。
相比于聚类算法，分类算法更侧重于确定数据所属的不同类别。
分类算法是一种有监督学习方法，它通过对已标注的数据进行训练，从而确定不同数据的分类。
常见的分类算法包括决策树、支持向量机、K-最近邻等。
其中，决策树是最为经典的算法之一，它可以根据不同属性特征将数据进行分类。
决策树算法的主要思想是通过将数据寻找属性进行分类，每次选择最具有区分度的属性作为划分标准，最终生成一棵决策树。
对比聚类算法和分类算法，它们在应用上各有优缺点。
聚类算法主要用于无监督学习场景，能够对数据进行分组，减少数据冗余和提高数据分析速度。
但是聚类算法对数据特征的不确定性较大，分类不太准确。
分类算法主要用于有监督学习场景，能够对数据进行分类，优点是分类精度较高，但缺点是需要手动标注数据，且对数据的预处理要求高。
在实际应用中，聚类算法和分类算法均有广泛应用。
比如在电商领域，可以使用聚类算法对用户进行分群，从而实现更精细化的营销策略；在医学领域，可以使用分类算法对疾病进行诊断，从而提高诊断准确率。
聚类算法和分类算法的使用需要根据具体场景进行选择，从而实现更好的数据挖掘效果。
总之，聚类算法通过对相似数据进行分类，从而将数据集分成不同的群组；分类算法则是通过对已标注的数据进行训练，从而确定不同数据的分类。
数据挖掘中的分类算法
数据挖掘中的分类算法数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、关联和趋势的方法。
分类算法是数据挖掘中的一种核心技术，它可以将数据分为不同的类别，有助于我们理解和利用数据。
本文将介绍数据挖掘中常用的几种分类算法。
一、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法，它将数据集划分为多个子集，每个子集都对应一个决策节点。
通过不断选择最佳划分节点，最终形成一棵完整的决策树。
决策树算法简单易懂，可解释性强，适用于离散型和连续型数据。
常见的决策树算法包括ID3、C4.5和CART 算法。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有广泛应用。
它的优点是简单高效，对小样本数据有较好的分类效果。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种通过寻找最优超平面来进行分类的算法。
它的核心思想是将数据映射到高维特征空间，找到能够最好地将不同类别分开的超平面。
支持向量机算法适用于高维数据和样本较少的情况，具有较好的泛化能力和鲁棒性。
四、K近邻算法K近邻算法是一种基于距离度量的分类算法，它的原理是通过计算新样本与训练样本的距离，选取K个最近邻的样本来进行分类。
K近邻算法简单直观，适用于多样本情况下的分类问题。
然而，K近邻算法计算复杂度高，对异常值和噪声敏感。
五、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经元连接方式的分类算法。
它通过构建多层网络、定义激活函数和调整权重来实现分类。
神经网络算法能够处理非线性问题，但对于大规模数据和参数调整比较困难。
六、集成学习算法集成学习算法是一种通过组合多个分类器的预测结果来进行分类的方法。
常见的集成学习算法有随机森林、AdaBoost和梯度提升树等。
集成学习算法能够有效地提高分类准确率和鲁棒性，适用于大规模数据和复杂问题。
在选择分类算法时，需要综合考虑数据类型、数据量、准确性要求以及计算资源等因素。
数据挖掘中的分类算法性能对比与优化分析
数据挖掘中的分类算法性能对比与优化分析数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关联和知识的过程。
在数据挖掘的过程中，分类算法是广泛应用的一种方法，它可以用来将样本分成不同的类别。
然而，不同的分类算法有不同的性能特点，因此对分类算法的性能进行对比和优化分析是非常重要的。
在数据挖掘中，常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法在应用的过程中有不同的优势和局限性。
因此，对不同算法的性能进行对比是必要的。
性能比较通常包括准确性、效率和鲁棒性等指标。
首先，准确性是评估分类算法性能的一个重要指标。
准确性可以通过交叉验证和混淆矩阵来进行评估。
交叉验证是一种常用的评估分类器性能的方法，在该方法中，数据集被划分为训练集和测试集。
通过对测试样本进行分类并与真实标签进行比较，可以计算分类器的准确性。
其次，效率是评估分类算法性能的另一个关键因素。
效率主要包括训练时间和分类时间两个方面。
训练时间是指训练模型所需的时间，而分类时间是指对新样本进行预测所需的时间。
通过对不同算法的训练和分类时间进行比较，可以选择最适合具体应用场景的分类算法。
另外，鲁棒性也是评估分类算法性能的一个重要指标。
鲁棒性是指分类算法对数据中的噪声和异常值的抵抗能力。
一种算法在处理具有噪声和异常值的数据时，能够在不丢失重要信息的情况下正确分类的程度可以反映其鲁棒性。
通过对不同算法在含有噪声和异常值的数据上的性能进行对比，可以了解其鲁棒性能力。
当进行分类算法性能对比后，我们可以根据对比结果来选择最适合具体应用场景的算法。
一般来说，没有一种算法能够在所有场景下表现最佳。
因此，根据具体的数据集和应用需求，选择性能最优的分类算法是非常重要的。
当然，在实际应用中，我们也可以通过优化算法来提高分类算法的性能。
算法优化包括优化特征选择、参数调优和集成方法等。
在特征选择中，我们可以通过选择最具区分度的特征来提高分类算法的准确性和效率。
参数调优可以通过调整算法中的参数来提高分类器的性能。
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法数据挖掘是通过分析大量数据来发现隐藏的模式和关联，提供商业决策支持的过程。
在数据挖掘中，算法起着至关重要的作用，因为它们能够帮助我们从数据中提取有用的信息。
以下是十大经典的数据挖掘算法：1.决策树算法：决策树是一种基于分层选择的预测模型，它使用树状图的结构来表示决策规则。
决策树算法适用于分类和回归问题，并且可以解释性强。
常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。
朴素贝叶斯算法简单有效，适用于大规模数据集和高维数据。
3.支持向量机（SVM）算法：SVM是一种针对分类和回归问题的监督学习算法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。
SVM在处理非线性问题时使用核函数进行转换，具有较强的泛化能力。
4.K近邻算法：K近邻是一种基于实例的分类算法，它通过找到与目标实例最接近的K个邻居来确定目标实例的类别。
K近邻算法简单易懂，但对于大规模数据集的计算成本较高。
5.聚类算法：聚类是一种无监督学习算法，它将相似的实例聚集在一起形成簇。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
6.主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将原始数据转换为具有更少维度的新数据。
PCA能够保留原始数据的大部分信息，并且可以降低计算的复杂性。
7. 关联规则算法：关联规则用于发现项集之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统。
Apriori算法是一个经典的关联规则算法。
8.神经网络算法：神经网络是一种模仿人脑神经元通信方式的机器学习算法，它能够学习和适应数据。
神经网络适用于各种问题的处理，但对于参数选择和计算量较大。
9.随机森林算法：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过建立多个决策树来提高预测的准确性。
随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力。
10.改进的遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在数据挖掘中常用于最优解。
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法一、 C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2) 在树构造过程中进行剪枝；3) 能够完成对连续属性的离散化处理；4) 能够对不完整数据进行处理。
C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
1、机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。
决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。
2、从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。
3、决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。
在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。
每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。
这个过程可以递归式的对树进行修剪。
当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。
另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
决策树是如何工作的？1、决策树一般都是自上而下的来生成的。
2、选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。
3、从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条―规则4、决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
对每个节点的衡量：1) 通过该节点的记录数2) 如果是叶子节点的话，分类的路径3) 对叶子节点正确分类的比例。
有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。
由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。
数据挖掘中的分类与回归算法比较与分析
数据挖掘中的分类与回归算法比较与分析数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程，是一种通过发现数据中的潜在模式和关联关系来预测未来行为、进行决策支持的技术。
数据挖掘中常用的两种主要算法是分类和回归算法，它们在数据分析和预测模型建立中具有重要作用。
本文将比较和分析几种常见的分类与回归算法，旨在帮助读者了解它们的不同特点和适用场景。
1. 分类算法1.1 决策树算法决策树是一种基于树状结构的分类模型，它通过对特征属性进行逐步划分来实现对数据集的分类。
决策树算法具有易于理解和解释的特点，可以处理离散和连续特征，并且在处理缺失数据时表现良好。
然而，决策树算法容易产生过拟合问题，需要进行剪枝处理。
1.2 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
它通过计算给定特征的条件下目标变量的后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法具有简单和高效的特点，适用于处理大规模数据集。
然而，朴素贝叶斯算法假设特征之间相互独立，这在某些情况下可能不符合实际情况，会导致分类结果不准确。
1.3 支持向量机算法支持向量机算法是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则的分类算法。
它通过构建一个最优超平面将不同类别的样本分隔开来。
支持向量机算法具有高准确率和泛化能力强的特点，适用于处理高维数据集。
然而，支持向量机算法对于大规模数据集计算复杂度高，训练时间长。
2. 回归算法2.1 线性回归算法线性回归算法是一种用于建立线性关系的回归模型的方法，它通过拟合一个线性方程来预测连续目标变量的值。
线性回归算法具有简单和快速的特点，适用于处理大规模数据集。
然而，线性回归算法对于非线性关系的数据拟合效果不好。
2.2 逻辑回归算法逻辑回归算法是一种用于建立分类模型的回归算法，它通过将线性回归模型的输出映射到[0, 1]之间的概率值来进行分类。
逻辑回归算法具有计算简单、解释性强的特点，适用于处理二分类问题。
然而，逻辑回归算法对于非线性关系的数据分类效果差。
数据挖掘中的聚类算法与分类算法比较
数据挖掘中的聚类算法与分类算法比较数据挖掘是一种从大规模数据集中提取模式或关系的技术。
在数据挖掘中，聚类算法和分类算法是两种常用的技术，它们分别用于发现数据中的相似模式和对数据进行分类。
本文将比较这两种算法的特点、应用场景、优缺点等方面。
首先，聚类算法和分类算法的基本原理和目标是不同的。
聚类算法旨在将数据集中的对象分成具有相似特征的多个群组，以便从数据中发现隐藏的结构和模式。
而分类算法则是对给定的数据对象进行分类，将其分到事先定义好的类别中。
其次，聚类算法和分类算法的应用场景不同。
聚类算法通常用于数据探索和分析，例如市场细分、用户群体分析等。
而分类算法通常用于预测和决策，例如垃圾邮件过滤、信用评分等。
在算法效果方面，聚类算法和分类算法各有优缺点。
聚类算法的优点是能够自动发现数据中的潜在结构，不需要先验知识，适用于未标记数据。
但是其缺点是难以确定最佳的聚类数目和聚类质量评价。
分类算法的优点是可以进行有监督学习，需要少量标记数据就能实现高精度的分类。
但是其缺点是需要预先定义类别，且对噪声和特征空间较大的数据不够稳定。
此外，聚类算法和分类算法在不同的数据特征下也会有不同的表现。
聚类算法对于具有明显分布结构的数据效果较好，而分类算法对于具有清晰类别的数据效果较好。
因此，在实际应用中，我们需要根据数据的特点选择适合的算法来处理。
在选择算法时，我们需要综合考虑数据的特点、应用场景、算法的优缺点等因素。
有时候，我们也可以将聚类算法和分类算法结合起来使用，例如可以先用聚类算法将数据集进行分组，然后再在每个小组中应用分类算法进行预测。
总的来说，聚类算法和分类算法各有其适用的场景和优缺点，我们需要根据具体情况选择合适的算法。
在实际应用中，我们也可以结合不同的算法来发挥它们的优势，以更好地解决问题。
希望本文的比较能够帮助读者更好地理解聚类算法和分类算法的特点和应用。
数据挖掘中的聚类算法与分类算法比较
数据挖掘中的聚类算法与分类算法比较数据挖掘是一种从大量的数据中发现规律和模式的技术。
在数据挖掘中，聚类算法和分类算法是两种常用的方法。
本文将对聚类算法和分类算法进行比较，并介绍它们的不同特点。
首先，聚类算法是一种将数据分成不同组的方法。
聚类算法通过计算数据点之间的相似性来将数据划分为不同的簇。
常用的聚类算法有K-means、层次聚类和密度聚类等。
聚类算法可以帮助我们发现数据中隐藏的模式和结构，以及探索数据之间的关系。
聚类算法的主要优点是无监督学习，可以在没有标签的情况下对数据进行分组。
然而，聚类算法对于大规模数据集和高维数据的处理效果较差，且对初始参数的敏感性较高。
与之相反，分类算法是将数据分成预定义类别的方法。
分类算法通过学习先验知识和特征来确定数据所属的类别。
常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
分类算法可以帮助我们对未知数据进行预测和分类。
分类算法的主要优点是可以利用标记数据进行有监督学习，因此对于小规模数据和有标签数据的处理效果较好。
然而，分类算法在遇到类别不平衡、特征选择不当等问题时性能可能下降。
总结起来，聚类算法和分类算法在数据挖掘中各有优势和限制。
聚类算法适用于无标签数据的探索和分组，可以揭示数据中的潜在模式和结构。
而分类算法适用于有标签数据的分类和预测，可以根据已有知识和特征对未知数据进行分类。
在实际应用中，我们可以根据具体问题和数据的特点选择合适的算法。
然而，聚类算法与分类算法之间也存在一些相似之处。
首先，它们都属于无监督学习算法，都可以对数据进行自动学习和模式发现。
其次，它们都需要对数据进行预处理和特征选择，以确保算法的有效性和准确性。
最后，无论是聚类算法还是分类算法，在应用过程中都需要根据实际需求进行参数调整和模型评估。
综上所述，聚类算法和分类算法在数据挖掘中有着重要的作用，并且各自有着不同的特点和应用场景。
在实际应用中，我们需要根据具体问题的需求和数据的特点选择合适的算法，以达到最好的挖掘结果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据挖掘分类算法比较
分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。
一、决策树（Decision Trees）
决策树的优点：
1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。
3、能够同时处理数据型和常规型属性。
其他的技术往往要求数据属性的单一。
4、决策树是一个白盒模型。
如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。
5、易于通过静态测试来对模型进行评测。
表示有可能测量该模型的可信度。
6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。
8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。
决策树的缺点：
1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
2、决策树处理缺失数据时的困难。
3、过度拟合问题的出现。
4、忽略数据集中属性之间的相关性。
二、人工神经网络
人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。
人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
三、遗传算法
遗传算法的优点：
1、与问题领域无关切快速随机的搜索能力。
2、搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，鲁棒性好。
3、搜索使用评价函数启发，过程简单。
4、使用概率机制进行迭代，具有随机性。
5、具有可扩展性，容易与其他算法结合。
遗传算法的缺点：
1、遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,
2、另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.没有能够及时利用网络的反馈信息,故算法的搜索速度比较慢，要得要较精确的解需要较多的训练时间。
3、算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。
四、KNN算法(K-Nearest Neighbour)
KNN算法的优点：
1、简单、有效。
2、重新训练的代价较低（类别体系的变化和训练集的变化，在Web环境和电子商务应用中是很常见的）。
3、计算时间和空间线性于训练集的规模（在一些场合不算太大）。
4、由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。
5、该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
KNN算法缺点：
1、KNN算法是懒散学习方法（lazy learning,基本上不学习），一些积极学习的算法要快很多。
2、类别评分不是规格化的（不像概率评分）。
3、输出的可解释性不强，例如决策树的可解释性较强。
4、该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。
该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近
目标样本。
无论怎样，数量并不能影响运行结果。
可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。
5、计算量较大。
目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。
五、支持向量机（SVM）的优缺点
SVM的优点：
1、可以解决小样本情况下的机器学习问题。
2、可以提高泛化性能。
3、可以解决高维问题。
4、可以解决非线性问题。
5、可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。
SVM的缺点：
1、对缺失数据敏感。
2、对非线性问题没有通用解决方案，必须谨慎选择Kernelfunction来处理。
六、朴素贝叶斯
优点：
1、朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
2、NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。
缺点：
1、理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。
但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的（可以考虑用聚类算法先将相关性较大的属性聚类），这给NBC 模型的正确分类带来了一定影响。
在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。
而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。
2、需要知道先验概率。
3、分类决策存在错误率
七、Adaboosting方法
1、adaboost是一种有很高精度的分类器。
2、可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。
3、当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。
而且弱分类器构造极其简单。
4、简单，不用做特征筛选。
5、不用担心overfitting。
八、Rocchio算法
Rocchio算法的突出优点是容易实现，计算（训练和分类）特别简单，它通常用来实现衡量分类系统性能的基准系统，而实用的分类系统很少采用这种算法解决具体的分类问题。
9各种分类算法比较
根据这篇论文所得出的结论,
Calibrated boosted trees的性能最好，随机森林第二，uncalibrated bagged trees第三,calibratedSVMs第四， uncalibrated neural nets第五。
性能较差的是朴素贝叶斯，决策树。
有些算法在特定的数据集下表现较好。