【摘 要】
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数据挖掘分类法是指从大量的数据库中自动地、智能地抽取一些行之有效的、可以相信的和理解的以及有用模式的过程。作为数据挖掘的重要内容之一的分类法,日前,分类已经被广泛
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数据挖掘分类法是指从大量的数据库中自动地、智能地抽取一些行之有效的、可以相信的和理解的以及有用模式的过程。作为数据挖掘的重要内容之一的分类法,日前,分类已经被广泛运用于天气预测、顾客区分、医疗诊断、欺诈甄别、信用证实当中。在数据挖掘的众多分类方法中,决策树算法在大量数据环境中应用的最为广泛。该文通过对决策树算法的基本思想进行分析,对决策树算法中遇到的一些问题作出分析并提出建议,在阐述决策树算法现状的基础上,对决策树算法未来的发展趋势作出预测,希望能对决策树算法的使用者和研究者提供一定借鉴。
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