数据挖掘(分类算法的研究)

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数据挖掘中两种简单分类算法的比较

Ｏａｉｎｅａｄｉｓｉｂｅｆｒｈｎｌｇｗｔｈａａｗｔｍａｖｒｐ．ＫＮｌｓｉｅｓｉｍｏｅｆｘｂｅａｉｌｃｍｐｔｔ，ｌＷｖｒａｃｎｓｕｔｌｏａｄｉｉｔｅｄｔｉｓｌｏｅｌｓｔｅｏａｎｈｈｌａＮｃａｓｆｒｓｉｒｅｉｌ，ｌ
ｍｉｎｇｎｉ
ＷＡＮＧ —ｆ，ＹｉｕＸＵｅｇＰｎ，ＹＡＮＧａ－ｉ，ＨＡＮＸｉｏｌｎＹｕ
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ａｃｒｉｇｔｈｌｓｉｃｔｎａｇｒｈｆｍｔｅｓｍｐｅｄｔｒｔ，ｈｎｃｔｇｒｚｈｅａａａｃｒｉｇｔｈｌｓｉｃｔｎｒｌｓｃｏｄｎｏｔｅｃａｓａｉｏｉｍｒｈａｌａａｆｓｙｔｅａｅｏｅｔｅｎｗｄｔｃｏｄｎｏｔｅｃａｓａｉｕｅ．ｉｆｏｌｔｏｉｌｉｉｆｏＦｅａｔｏｎｒｄｃｓｔｏｓｍｐｅｂｔｅｆｃｉｅｃａｓｆａｉｎａｇｒｈｎｔｉａｅ：ｔｅｌｅｒｃａｓｆｒｂｓｄｏｈｅｔｓｕｒｓｈｕｈｒｉｔｕｅｗｉｌｕｆｔｌｓｉｃｔｌｏｔｍｓｉｈｓｐｐｒｈｉａｌｓｉｅａｅｎｔｅｌａｑａｅｏｅｖｉｏｉｎｉｓ

数据挖掘实验报告结论(3篇)

第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。

实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。

二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。

通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。

（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。

（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。

2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。

实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。

以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。

通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。

- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。

- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。

（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。

实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。

- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。

3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。

通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。

数据挖掘中聚类算法的研究

第７第６卷期
２０年６月０８
软件导刊
ＳｆｗａｅＧｕｄｏｔｒｉｅ
Ｖｏ．１Ｎｏ．７６
Ｊｎ２Ｏｕ．Ｏｇ
数据挖掘中聚类算法的研究
张胜
（北工业大学计算机学院，北武汉４０７）湖湖３０４摘要：目前对聚类算法的研究越来越多，在数据挖掘领域，类面临着新的形势。总结了数据挖掘中主要的传统聚聚
聚类分析是研究数据间逻辑上或物理上的相互关系的技术，分析结果不仅可以揭示数据间的内在联系与区别，其还可以为进一步的数据分析与知识发现提供重要依据。它是数据挖掘技术中的重要组成部分。作为统计学的重要研究内容之一，聚类分析具有坚实的理论基础，形成了系统的方法学体系。并
速度独立于数据对象的数目，只与量化空间中每一维的单要优点是它的处理速度很快，这其处理
法，也称为自底向上的方法，一开始将每个对象作为单独的一
个类，然后相继地合并相近的类，直到所有的类合并为一个（层次的最上层）或者达到一个终止条件为止。分裂的方法，，也称
平均值距离：ｍｃｎＣ，＝叻ｌｄａ（ｉＧ）Ｉ
给定一个包含ｎ数据对象的数据集，个划分法构建数据的ｋ
个划分，个划分表示一个类，每并且ｋ。同时满足如下的要 ≤ｎ

数据挖掘的概念

数据挖掘的概念1 数据挖掘数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从⼤量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程2 机器学习与数据挖掘与数据挖掘类似的有⼀个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不⼤，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中⼤部分内容都是互相重复的。

具体来说，⼩的区别如下：机器学习这个词应该更侧重于技术⽅⾯和各种算法，⼀般提到机器学习就会想到语⾳识别，图像视频识别，机器翻译，⽆⼈驾驶等等各种其他的模式识别，甚⾄于⾕歌⼤脑等AI，这些东西的⼀个共同点就是极其复杂的算法，所以说机器学习的核⼼就是各种精妙的算法。

数据挖掘则更偏向于“数据”⽽⾮算法，⽽且包括了很多数据的前期处理，⽤爬⾍爬取数据，然后做数据的清洗，数据的整合，数据有效性检测，数据可视化（画图）等等，最后才是⽤⼀些统计的或者机器学习的算法来抽取某些有⽤的“知识”。

前期数据处理的⼯作⽐较多。

所以，数据挖掘的范畴要更⼴泛⼀些。

3 数据挖掘所覆盖的学科数据挖掘是⼀门交叉学科，覆盖了统计学、计算机程序设计、数学与算法、数据库、机器学习、市场营销、数据可视化等领域的理论和实践成果4 数据挖掘的误区算法⾄上论：数据挖据是某些对⼤量数据操作的算法，这些算法能够⾃动地发现新的知识。

技术⾄上论：数据挖据需要⾮常⾼深的分析技能，需要精通⾼深的数据挖掘算法，需要熟练程序开发设计这两种认知都是有问题的，实际上，数据挖掘是⼈们处理商业问题的某些⽅法，通过适量的数据挖掘来获得有价值的结果，最好的数据挖掘⼯程师往往是那些熟悉和理解业务的⼈。

5 数据挖掘能解决什么问题商业上的问题多种多样，例如：“如何能降低⽤户流失率？”“某个⽤户是否会响应本次营销活动？“"如何细分现有⽬标市场？"“如何制定交叉销售策略以提升销售额？”“如何预测未来销量？”从数据挖掘的⾓度看，都可以转换为五类问题：分类，聚类，回归，关联和推荐。

《数据挖掘》PPT课件

➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.

数据挖掘常用方法

数据挖掘常用方法
常用的数据挖掘方法包括以下几种：
1. 关联规则挖掘：通过发现数据中的频繁项集和关联规则来揭示数据中的关联关系。

2. 分类算法：根据已有的特征和标签，训练分类模型以预测未知数据的标签。

3. 聚类算法：将数据分为不同的群组，使得同一群组内的数据相似度较高，不同群组间的数据差异较大。

4. 预测建模：通过建立数学模型来预测未来事件或未知数据的数值结果。

5. 时间序列分析：通过分析时间序列数据的趋势和周期性，预测未来的数据趋势。

6. 异常检测：通过发现与正常数据差异较大的数据点或数据模式来检测异常行为。

7. 文本挖掘：通过分析和提取文本数据中的信息，如关键词、主题、情感等，来揭示文本数据的隐含信息。

8. 图挖掘：通过分析和挖掘网络结构和节点之间的关系，揭示图数据中的模式和规律。

9. 基于规则的挖掘：通过定义和挖掘一些领域专家制定的规则，揭示数据中的潜在知识。

10. 基于统计的挖掘：利用统计方法和模型，从数据中发现统计规律和相关性。

这些方法可以单独应用于不同的数据挖掘任务，也可以结合使用以获得更好的结
果。

具体选择哪种方法取决于具体的数据集和研究目标。

掌握银行工作中的数据挖掘和分析方法

掌握银行工作中的数据挖掘和分析方法在当今信息爆炸的时代，各行各业都离不开数据的运用和分析。

银行作为金融行业的重要组成部分，更是对数据的处理和分析有着极高的要求。

数据挖掘和分析方法的掌握，不仅可以帮助银行更好地理解客户需求、识别潜在风险，还可以提高银行整体运营效率。

本文将介绍银行工作中常用的数据挖掘和分析方法。

一、数据挖掘在银行业的应用数据挖掘是一种从大量数据中发现潜在信息和规律的技术。

在银行业，数据挖掘可以应用于客户关系管理、风险控制、市场营销等多个领域。

1.客户关系管理（CRM）银行拥有大量客户数据，如个人信息、交易记录等。

通过数据挖掘技术，可以发现客户的消费习惯、购买倾向等信息，从而更好地进行客户分类和定制化服务，提高客户满意度和忠诚度。

2.风险控制银行业务中存在着各种风险，如信用风险、市场风险等。

数据挖掘可以应用于风险评估和控制，通过分析大量历史数据，预测未来的风险情况，提前采取相应措施，降低风险损失。

3.市场营销银行可以通过数据挖掘技术了解客户的购买喜好、消费能力等信息，有针对性地进行产品推荐和市场营销。

例如，通过分析客户的购买历史和偏好，可以向其推荐适合的理财产品或信用卡。

二、数据挖掘方法数据挖掘的方法多种多样，下面介绍几种在银行工作中常用的方法。

1.分类算法分类算法是数据挖掘中常用的方法之一，它可以将一系列数据分为不同的类别。

在银行业中，可以使用分类算法识别信用卡欺诈交易、客户违约等风险情况。

常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。

2.聚类算法聚类算法是将一组数据划分为不同的组别或簇的方法。

在银行业中，可以利用聚类算法将客户划分为不同的群组，提供个性化的产品和服务。

常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。

3.关联规则挖掘关联规则挖掘可以发现数据中的相关性。

在银行业中，可以应用于发现不同产品之间的关联规则，进行跨销售和市场推广。

例如，通过分析客户购买某一产品的同时购买其他产品的规律，可以提高跨产品销售的机会。

分类规则挖掘算法综述

Ｒｅｉｗｆｃｓｉｉａｉｎｒｌｉｃｖｅｙａｇｒｔｍｓｖｅｏａｓｆｃｔｏｕｅｄｓｏｒｌｏｉｈ
ＫＵＡＮＧｎＹａ－ｍｉ，ＡＮＧ－ｑａｇＬＩＰｅｇｎＷＺｉｉｎ，ｎ
（ｏｅｅｆｎｒａｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｙｅａｎｅｓｙｏｅｈｏｇ，ｈｎｚｏ５０１Ｃｉ）ＣｌｇｆｍｔｎＳｉｃｎｅｈｏｇ，ＨｎＵｉｒｔｆｃｎｌｙＺｅｇｈｕ４００，ｈａｌｏＩｏｉｅｏｎｖｉＴｏｎ
分类规则挖掘就是研究一组已知其类别的数据对象１决策树方法．１决策树学习是一种以实例为基础的归纳学习方法，类的规则）以用来对未知类别的数据对象做出类别判断Ｑｉｌ，ｕｎａ别在１８，１９ｎ分９６９２和１９９７年成功的开发出了Ｉｔ］分类是一个两步过程，一步，第根据数据集的特点构造Ｉ３Ｄ分类器，及其改进版ｃ．Ｃ．。策树算法对于相对４，５决５０
法的优缺点，给出了分类算法的应用以及分类算法面临的挑战，并对分类算法的发展方向进行了展望，为使用者选择算法或
研究者改进算法提供了借鉴。关键词：挖掘；类规则；法数据分算
中圈分类－：Ｐ０￣Ｔ３－文献标识码：Ａ文章编号：６２６５（０７１－０８０１７－２１２０）０００－３
ＡｂｔａｔＣａｓｃｔｎｒｌｉｏｅｙｉａｍｐｒｔｒｓａｃｅｄｉａａｍｉｉｇｈｓｐｐｒｓｍｍａｉｅｈｉｅｔｒｓｏｓｒｃ：ｌｓｉａｉｕｅｄｓｖｒｓｎｉｏｔｅｅｒｈｆｌｎｄｔｎｎ．Ｔｉａｅｕｉｆｏｃｎａｉｒｚｓｔｅｍａｎｆａｕｅｆｅｅｌｏｉｍｙａａｙｉｇａｖｒｅｆｔｐｃｌｃａｓｆｒ，ｒｇｏｔｅａｐｉａｉｎｏｃａｓｆａｉｎａｇｒｈ，ｄｐｅｅｔｔｅｖｒａｇｒｈｂｎｌｚａｉｔｏｙｉａｌｉｅｂｉｓｆｒｈｔｐ］ｔｆｌｓｉｃｔｌｏｔｍｓａｒｓｎｓｈｙｔｎｙｓｉｓｎｈｃｏｉｏｉｎ

基于改进的聚类平均信息量文本数据挖掘算法研究

ｉｄｏｂｉｕｈｒｃｅｉｔｓｏｏｄｎｈａｅｓｔｅｃｕｔｒｎｂｅｔ，ｔｅｅｅｖｒｇｍｏｎｆｉｏｍａｆｌｆｏｖｏｓｃａａｔｒｓｃｆｔｅｗｒｓａｄｐｒｓｓａｈｌｓｅｉｇｏｊｅｓｈｎｔｅｌｖｌｆａｅａｅａｕｔｏｆｒ－ｅｉｈｈｏｎ
效地提取文本信息，高了文本分类的精度，提具有一定的实际应用价值。
数据中抽取和发掘有用的信息和知识已成为一个日趋重要的问题。由于这个原因，文本数据挖掘虽是一个新兴技术，已但
成为一个引人瞩目、展迅速的领域。在目前的研究中，要发主
ｔｎｆｒｆａｕｅｅｔｃｉｎｈｉｌｔｎｒｓｌｈｗｔａ．ｔｅｐｏｏｅｌｏｔｍａｆｅｔｅｙｅｔａｔｈｅｔｉｆｒｔｎ．ｉｏｅｔｒｘｒｔ．Ｔｅｓｍｕａｉｅｕｔｓｏｈｔｈｒｐｓｄａｇｒｈｃｎｅｆｃｉｌｘｒｃｅｔｘｎｏｍａｉｏａｏｏｓｉｖｔｏ
１文本信息挖掘原理
文本分类实质上就是依据统计模式识别思想，将文本表示成特征向量，然后用训练文本对事先选定的分类器进行训练，直接或间接地提取出蕴涵在训练文本中有关各个文本类的统
有下面一些文本分类算法，包括贝叶斯文本分类算法、支持向
法从信息论观点分析文本空间向量，文本看做一个信息源，过求得该信息源的各个特征的次数来积累文本将通信息量，以领域特征明显的词和短语作为聚类对象，然后采用层次平均信息量进行特征提取。仿真实验结果表

数据挖掘实例实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。

数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。

本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。

二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。

2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。

3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。

4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。

三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。

数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。

五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。

（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。

（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。

2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。

（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。

3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。

（2）支持向量机：采用线性核函数。

（3）聚类：采用K-Means算法。

（4）关联规则：采用Apriori算法。

4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。

5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。

六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。

2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。

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数据挖掘之分类方法的研究
摘要：对分类算法中需要解决的关键问题进行了分析；综述了不同分
类算法的思想和特性，决策树分类算法能够很好地处理噪声数据，但
只能对规模较小的训练样本集有效；贝叶斯分类算法精度高、速度快、
错误率低、但分类不够准确；并且针对决策树分类算法的缺点进行了
改进。
关键字：数据挖掘，分类算法，决策树
数据挖掘的主要分类算法综述
数据挖掘的分类算法有多种，本文重点描述决策树、贝叶斯分类
算法的特性及其新发展。

2.1 决策树分类算法

决策树分类算法也称为贪心算法，采用自顶向下的分治方式构
造，它从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类
规则，是以实例为基础的归纳学习方法。决策树分类算法对噪声数据
有很好的健壮性，能够学习析取表达式，是最为广泛使用的分类算法
之一[1]。决策树的每个内部节点(非叶节点)表示在一个属性上的测
试，每个分枝代表一个测试输出，每个叶节点代表类或类分布，树的
顶层节点是根节点。决策树算法通过将样本的属性值与决策树相比
较，来对未知样本进行分类。
首先根据训练数据集来构建决策树，建立决策树模型，这实际上
是一个从数据中获取知识，进行机器学习的过程[2]。树代表训练样本
的单个根节点开始，使用分类属性(如果是量化属性，则需要进行离
散化)，递归地通过选择相应的测试属性来划分样本，一旦一个属性
出现在一个节点上，就不在该节点的任何后代上出现，测试属性是根
据某种启发信息或者是统计信息来进行选择(如信息增益)。第二个阶
段是树剪枝，树剪枝试图检测和剪去训练数据中的噪声和孤立点，尽
量消除模型中的异常。剪枝后的树变小、复杂度降低，在正确地对独
立检验数据分类时效果更快更好。
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。

2.2 贝叶斯分类算法
贝叶斯( Beyes) 分类算法基于概率统计学的贝叶斯定理，是一
种在先验概率与类条件概率已知的情况下，预测类成员关系可能性的
模式分类算法，如计算一个给定样本属于一个特定类的概率，并选定
其中概率最大的一个类别作为该样本的最终类别。
贝叶斯分类算法的关键是使用概率表示各种形式的不确定性。对
于大型数据集，从理论上讲，精确度高，运算速度快，具有最小的错
误率，是贝叶斯算法的最大优点，但实际情况下，因其假定的不准确
性，导致缺乏可用的数据，就需要足够大的样本。针对该缺陷，出现
了一些降低独立性假设的贝叶斯改进分类算法，如半朴素贝叶斯算
法、压缩候选的贝叶斯信念网络构造算法、TAN 算法等[5]。贝叶斯分
类算法还可以用来对不直接使用贝叶斯定理的其他分类算法提供理
论判据。基于聚类分析思想，提出一种合理性、可信度都优于朴素贝
叶斯缺损数据的修补算法。利用贝叶斯和决策树分类算法的优点，将
贝叶斯的先验信息法与决策树分类的信息增益法相结合的混合分类
算法，在处理不一致或者不完整数据时，比单纯使用贝叶斯或决策树
进行的分类运算速度更快，准确率更高。
2.5 其他分类算法
除上述分类算法，常用的还有粗糙集、遗传算法、神经网络等分类算

法。粗糙集算法以发现不准确数据或噪声数据内的结构联系，其知识
表示是产生式规则。遗传算法基于生物进化思想，通过模拟自然进化
过程搜索最优解，是现代智能计算中的关键技术之一。神经网络是一
组连接的I /O 单元，其中每个连接都与一个权重相关联。神经网络
分类中最流行的算法是BP( Back propagation) 算法、Hopfield 算
法和后向传播分类算法。目前，研究者将神经网络算法与遗传算法、
粗糙集算法、粒子群优化算法、蚁群算法相结合，如将粗糙集理论应
用到CBA 算法中，以提高分类关联规则的生成效率和准确度。

5 结束语
本文主要针对数据挖掘的几种分类算法进行阐述，详细讨论了决
策树、贝叶斯分类算法的研究发展，并着重分析了决策树分类方法的
优点及存在的缺陷。在数据挖掘应用中，用户要根据数据的特点，选
择合适的分类算法或混合交互分类算法。在今后的工作中，为进一步
提高分类的准确率、降低计算复杂度，更应该综合多领域技术，将分
类算法与多学科相互交叉相互渗透，使之向着更多样化方向发展。
最后，感谢两个月来陶老师对我们的谆谆教诲，她带我们走进了
一个新的学科领域，为我今后对数据挖掘的研究打下了坚实的基础。