数据分类的方法
文章来源：泛普软件
数据分类是指按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。数据分类是数据挖掘的主要内容之一。数据分类过程一般分两个步骤。
第1步：建立一个模型，描述给定的数据类集或概念集。通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。
第2步：使用模型对数据进行分类。包括评估模型的分类准确性以及对类标号未知的元组按模型进行分类。
常用的分类规则挖掘方法包括：贝叶斯方法、决策树方法、人工神经网络方法、约略集方法、遗传算法。(ccw)
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