摘要
随着信息技术的飞速发展，各行各业积累了海量数据，如何从这些数据中挖掘出有价值的信息成为当前研究的热点。
数据挖掘作为一门新兴学科应运而生，它融合了数据库、机器学习、统计学等多个领域的知识，旨在从大量数据中提取隐藏的、未知的、有潜在价值的模式或规律。
分类作为数据挖掘领域的核心任务之一，其目的是根据已知类别的数据集构建分类模型，并利用该模型对未知类别的数据进行预测。
近年来，神经网络和决策树算法作为两种重要的机器学习方法，在数据分类领域取得了显著成果。
神经网络具有强大的非线性拟合能力，能够学习数据中复杂的模式；而决策树算法具有良好的可解释性和可视化特性，能够清晰地展示分类规则。
然而，传统的神经网络模型存在着可解释性差、容易陷入局部最优等问题；而传统的决策树算法则存在着对噪声数据敏感、容易过拟合等问题。
为了克服这些问题，研究者们提出了将神经网络与决策树算法相结合的神经决策森林模型，旨在结合两种方法的优点，提升数据分类性能。
关键词：数据挖掘；分类；神经网络；决策树；神经决策森林
#1.1数据挖掘
数据挖掘(DataMining)是指从大量数据中提取隐藏的、未知的、有潜在价值的模式或规律的过程。
它涉及数据库技术、机器学习、统计学等多个学科，其主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
