【摘 要】
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决策离不开知识,从数据库中采掘知识,是解决从大信息量中获取有用知识的有效途径.但是在实际数据库中,数据的复杂性(如信息量大、噪声等)对数据挖掘方法提出了比机器学习更高
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决策离不开知识,从数据库中采掘知识,是解决从大信息量中获取有用知识的有效途径.但是在实际数据库中,数据的复杂性(如信息量大、噪声等)对数据挖掘方法提出了比机器学习更高的要求,这方面的研究正受到越来越多的关注.本文就当前数据挖掘的几种主要方法,即神经网络、决策树、粗集和云模型等方法的研究现状进行了评述,指出其存在的问题.从总体上看,这些方法都有局限性,但它们的有机组合具有互补性,多方法融合将成为数据挖掘的发展趋势,最后指出数据挖掘方法面临的挑战.
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