数据挖掘技术中分类算法的研究综述

数据挖掘技术中分类算法是一种重要的机器学习技术，在实际应用中具有广泛的应用。以下是分类算法的研究综述：

1. 决策树算法：决策树算法是分类算法中应用最广泛的一种。它通过构建决策树来实现分类，可以有效地处理高维数据和大规模数据。

2. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。它通过寻找最优的超平面来将数据分成不同的类别。

3. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设所有属性之间是相互独立的，可以有效地处理高维数据。

4. K近邻算法：K近邻算法是一种基于距离度量的分类算法。它通过计算样本之间的距离来确定样本的类别。

5. 神经网络算法：神经网络算法是一种基于人工神经网络的分类算法。它通过构建多层神经网络来实现分类。

综上所述，分类算法在数据挖掘中具有重要的应用价值，不同的分类算法适用于不同的数据类型和数据规模。