分类算法比较研究综述
分类算法(Classification)在科学上实业上(business)都有广泛的应用，历来受到许多领域研究者的关注。其实现方法有统计算法、机器学习算法和神经网络方法等。近年来一些研究人员对其中一些算法进行了一些比较研究，得到一些对选择分类算法有益的结论。其中所使用的某些比较方法在方法研究上具有参考价值。该文旨在评介这些比较方法及其得到的比较结果。同时还列出目前引人注目的分类算法研究课题。目前，计算机互联网方兴未艾，信息资源丰富、繁杂，在取用方便的同时也带来了信息查询与检索工作的不便，因此，分类算法作为一种基础性的数据挖掘工具，必将继续受到各领域研究人员的广泛关注。
分类算法 聚类分析 人工智能 模式识别
徐立本 张世伟 闵丹
吉林大学商学院(长春) 长春税务学院经济信息管理系(长春)
国内会议
南京
中文
42～45
2000-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）