智能分類(lèi)方法

內(nèi)容概要

　　分類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)重要任務(wù)，在很多領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用?！吨悄芊诸?lèi)方法》主要介紹了各種常用分類(lèi)方法的相關(guān)理論，闡述了分類(lèi)方法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，并介紹了分類(lèi)方法的具體應(yīng)用。全書(shū)共分7章，分別介紹了分類(lèi)的概念和過(guò)程、支持向量機(jī)分類(lèi)方法、粗糙集分類(lèi)方法、模糊集分類(lèi)方法、貝葉斯分類(lèi)方法、k近鄰分類(lèi)法、線(xiàn)性最小平方擬合、決策樹(shù)分類(lèi)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、最大熵模型、基于投票的方法以及基于融合技術(shù)的分類(lèi)方法，分別給出了分類(lèi)應(yīng)用實(shí)例。　　《智能分類(lèi)方法》可作為計(jì)算機(jī)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)的科研人員、教師和學(xué)生的參考書(shū)。

書(shū)籍目錄

前言第1章 緒論1.1 數(shù)據(jù)挖掘1.2 分類(lèi)1.3 分類(lèi)方法1.4 分類(lèi)應(yīng)用第2章 支持向量機(jī)分類(lèi)方法2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論2.2 線(xiàn)性支持向量機(jī)2.3 非線(xiàn)性支持向量機(jī)2.4 核函數(shù)2.5 實(shí)現(xiàn)技術(shù)2.6 多分類(lèi)技術(shù)2.7 支持向量機(jī)分類(lèi)方法應(yīng)用第3章 粗糙集分類(lèi)方法3.1 粗糙集的基本概念3.2 知識(shí)約簡(jiǎn)3.3 信息系統(tǒng)3.4 決策表與決策規(guī)則3.5 決策表的離散化3.6 粗糙集理論在分類(lèi)上的應(yīng)用第4章 模糊集分類(lèi)方法4.1 模糊集的概念4.2 模糊集的運(yùn)算4.3 模糊集的基本定理4.4 模糊矩陣4.5 模糊關(guān)系4.6 模糊聚類(lèi)4.7 基于模糊集的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)第5章 貝葉斯分類(lèi)方法5.1 貝葉斯定理5.2 樸素貝葉斯分類(lèi)5.3 貝葉斯信念網(wǎng)5.4 基于樸素貝葉斯的短信息分類(lèi)第6章 其他分類(lèi)方法6.1 k近鄰分類(lèi)法6.2 線(xiàn)性最小平方擬合（LLSF）6.3 決策樹(shù)分類(lèi)法6.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.5 遺傳算法6.6 最大熵模型6.7 基于投票的方法第7章 基于融合技術(shù)的分類(lèi)方法7.1 基于粗糙集和支持向量機(jī)融合的分類(lèi)方法7.2 基于模糊集和支持向量機(jī)的分類(lèi)方法7.3 基于粗糙集的貝葉斯分類(lèi)方法7.4 規(guī)則抽取與遺傳算法融合7.5 展望參考文獻(xiàn)

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