S＋Miner系统下决策树与神经元网络的比较研究

分类是一种重要的数据挖掘技术，其目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型，该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。通过介绍企业级数据挖掘工具S＋Miner下的实验方法，用S语言分别实现分类型决策树及神经元网络算法并嵌入系统内，通过数据集实验比较分析了两种算法，为深入研究分类算法做好铺垫。