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數(shù)據(jù)分類的方法
文章來源：泛普軟件
數(shù)據(jù)分類是指按照分析對象的屬性、特征，建立不同的組類來描述事物。數(shù)據(jù)分類是數(shù)據(jù)挖掘的主要內(nèi)容之一。數(shù)據(jù)分類過程一般分兩個(gè)步驟。
第1步：建立一個(gè)模型，描述給定的數(shù)據(jù)類集或概念集。通過分析由屬性描述的數(shù)據(jù)庫元組來構(gòu)造模型。
第2步：使用模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。包括評估模型的分類準(zhǔn)確性以及對類標(biāo)號未知的元組按模型進(jìn)行分類。
常用的分類規(guī)則挖掘方法包括：貝葉斯方法、決策樹方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、約略集方法、遺傳算法。(ccw)
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