数据挖掘中分类算法分析与量化研究

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摘要：采用交叉验证方法对C4．5、Bayesian置信网络、序贯最小优化（SMO）3种主流数据挖掘分类算法进行了实验分析，分别得出了在相同训练、测试样本数据下3种算法建立模型所需时间、分类准确性、覆盖率及margin曲线。分析了训练样本数量对3种算法的不同影响，为使用者在不同的样本质量下选择相应的分类算法提供理论和实验依据。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91782X/200806/29087258.html

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关键词：分类算法 算法分析 数据挖掘 量化研究 Bayesian 数据挖掘 分类算法 训练样本 margin曲线