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分類是數據挖掘的一項重要任務，在很多領域得到廣泛的應用。《智能分類方法》主要介紹了各種常用分類方法的相關理論，闡述了分類方法的實現過程，并介紹了分類方法的具體應用。全書共分7章，分別介紹了分類的概念和過程、支持向量機分類方法、粗糙集分類方法、模糊集分類方法、貝葉斯分類方法、k近鄰分類法、線性最小平方擬合、決策樹分類法、神經網絡、遺傳算法、最大熵模型、基於投票的方法以及基於融合技術的分類方法，分別給出了分類應用實例。
《智能分類方法》可作為計算機及相關專業的科研人員、教師和學生的參考書。
《智能分類方法》可作為計算機及相關專業的科研人員、教師和學生的參考書。
目次
前言
第1章 緒論
1.1 數據挖掘
1.2 分類
1.3 分類方法
1.4 分類應用
第2章 支持向量機分類方法
2.1 統計學習理論
2.2 線性支持向量機
2.3 非線性支持向量機
2.4 核函數
2.5 實現技術
2.6 多分類技術
2.7 支持向量機分類方法應用
第3章 粗糙集分類方法
3.1 粗糙集的基本概念
3.2 知識約簡
3.3 信息系統
3.4 決策表與決策規則
3.5 決策表的離散化
3.6 粗糙集理論在分類上的應用
第4章 模糊集分類方法
4.1 模糊集的概念
4.2 模糊集的運算
4.3 模糊集的基本定理
4.4 模糊矩陣
4.5 模糊關係
4.6 模糊聚類
4.7 基於模糊集的教學質量評價
第5章 貝葉斯分類方法
5.1 貝葉斯定理
5.2 樸素貝葉斯分類
5.3 貝葉斯信念網
5.4 基於樸素貝葉斯的短信息分類
第6章 其他分類方法
6.1 k近鄰分類法
6.2 線性最小平方擬合（LLSF）
6.3 決策樹分類法
6.4 神經網絡
6.5 遺傳算法
6.6 最大熵模型
6.7 基於投票的方法
第7章 基於融合技術的分類方法
7.1 基於粗糙集和支持向量機融合的分類方法
7.2 基於模糊集和支持向量機的分類方法
7.3 基於粗糙集的貝葉斯分類方法
7.4 規則抽取與遺傳算法融合
7.5 展望
參考文獻
第1章 緒論
1.1 數據挖掘
1.2 分類
1.3 分類方法
1.4 分類應用
第2章 支持向量機分類方法
2.1 統計學習理論
2.2 線性支持向量機
2.3 非線性支持向量機
2.4 核函數
2.5 實現技術
2.6 多分類技術
2.7 支持向量機分類方法應用
第3章 粗糙集分類方法
3.1 粗糙集的基本概念
3.2 知識約簡
3.3 信息系統
3.4 決策表與決策規則
3.5 決策表的離散化
3.6 粗糙集理論在分類上的應用
第4章 模糊集分類方法
4.1 模糊集的概念
4.2 模糊集的運算
4.3 模糊集的基本定理
4.4 模糊矩陣
4.5 模糊關係
4.6 模糊聚類
4.7 基於模糊集的教學質量評價
第5章 貝葉斯分類方法
5.1 貝葉斯定理
5.2 樸素貝葉斯分類
5.3 貝葉斯信念網
5.4 基於樸素貝葉斯的短信息分類
第6章 其他分類方法
6.1 k近鄰分類法
6.2 線性最小平方擬合（LLSF）
6.3 決策樹分類法
6.4 神經網絡
6.5 遺傳算法
6.6 最大熵模型
6.7 基於投票的方法
第7章 基於融合技術的分類方法
7.1 基於粗糙集和支持向量機融合的分類方法
7.2 基於模糊集和支持向量機的分類方法
7.3 基於粗糙集的貝葉斯分類方法
7.4 規則抽取與遺傳算法融合
7.5 展望
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