數(shù)據(jù)挖掘算法研究與綜述_第1頁
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文檔簡介

量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林、邏輯回歸等。這些算法在信用評分、垃圾不同類別間的數(shù)據(jù)盡可能不同。常見的聚類算法包括Kmeans、層次DaviesBouldin指數(shù)等指標(biāo)來評估聚類效果?；貧w算法的準(zhǔn)確性可以用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集。常見的K近鄰算法有KNN、IBK等。諸多問題需要解決。未來研究方向包括：1)提高算法的魯棒性和自適應(yīng)性，以應(yīng)對復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)環(huán)境；2)研究新型特征工程技術(shù)，以提高算法對不同類型數(shù)據(jù)的處理能力；3)探索更高效的算法優(yōu)化策略，以減少計(jì)算復(fù)雜度和提高分類效率；4)結(jié)合深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)SVM的優(yōu)點(diǎn)是可以處理高維數(shù)據(jù)和線性不可分的數(shù)據(jù)集，但缺點(diǎn)是對K近鄰法：K近鄰法是一

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