人工智能算法综述：数据挖掘与分类方法比较

人工智能综述是一本全面涵盖人工智能领域的权威参考书籍，适用于学术研究和计算机教育。它聚焦于数据挖掘中的核心技术——数据分类算法。该部分着重讨论了数据挖掘中各类分类算法的最新进展，包括深度分析和比较了一些代表性算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。 通过对这些算法的特性进行深入剖析，论文揭示了它们在处理不同类型数据、处理能力、模型复杂度、训练速度和预测准确性等方面的优缺点。作者刘红岩、陈剑和陈国青教授从清华大学经济管理学院的角度出发，旨在帮助研究者了解现有算法的内在机制，以便进行优化和创新，设计出性能更优的新算法。 此外，文章还强调了分类算法在实际应用中的选择和使用策略，指出分类算法的选择应根据具体问题的特性和需求，如数据集的规模、特征维度、预测精度要求等。关键词包括数据挖掘、分类和关联规则，表明了本文的焦点集中在数据处理流程中的关键环节。 文章还提到了清华大学的一项“九八五”基础研究项目，显示了研究的学术背景和资金支持。作者刘红岩被介绍为女性讲师，来自山东，这体现了团队的专业背景多样性。摘要最后列举了文章结构和引用格式，以及索引和分类代码，为读者提供了完整的研究指南。 总体而言，这是一篇深入探讨数据挖掘中数据分类算法的高质量论文，对于人工智能领域的发展和实际应用具有重要的参考价值。