人工神經(jīng)網(wǎng)絡和決策樹進行數(shù)據(jù)分類的對比研究.pdf_第1頁
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1、學位論文厶三塑塑旦塑塑達筮塑鱟i重塑堡坌耋塑墮!!墮塞(Ⅱ目)指導教師申請學位級別專業(yè)名稱學位授予單位陣飛作#g史永文副教授工學碩士計算機應用技術太蓮海事大學2005年3月AbstractWiththematurityofdatabasetechnologyandthepopularizationofdataapplicationusinginhumansocietydataamountthatmankindaccumulateisin

2、creasinginincrediblyrapidsp。edMenawinf弛eoftheendlessoceanofinformationandthehugewaveofthedataisbillowingandwellinguptopeople；o雛theotherhandthesituationthatcontrastedsharplywiththepresentis“Wearcdrowningininformation，buts

3、tarvingforknowledge”Partofthereasonisduetolackthehlghspeed，highefficientmethodmakingu∞ofinformationtechnologytogetusefulinformationandknowledgePeopleareatatotaltosswhattodofacingthehugeamountofdataInordertosolvethecontra

4、dictionbetweenthedataenrichingandpoorknowledge，theresearchershavedevelopedKnowledgeDiscoveryinDatabase(KDD)anditskeyteclmologp—Dg堍Mining∞扣9DataclassificationisoneofthemostimportantmethodsindataminingHavethen‰eYousanddiso

5、rderlydatapeopleshouldcI∞s瓣thesedatafirst，thenanalysesandstudythelessdatasetsrespectivelyandthenmakingdecisionandpredictionBasedonthebackgroundsmentionedabove，westudytwokindsofpopularandimportantda詛classificationme噸ods_卅

6、ecisiontreeandartificialneuralnetworksWeintroducetheirdefinitionsconstructionmethodandmodelsAccordingtothepracticalconditions，bothofthetwomethodsatecarefullyandcompletelystudiedincontrastfromdifferentaspea：；：tsanddiffere

7、ntlevelsTheconclusionthatthispapergetsfinallyis，underthespecificenvironmentandspecifiedconditions，asakindofnewtechnologytheartificialneuralnetworksmethodhasdistinctivepredominanceinsolvingthedataclassificationproblems，Ke

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