分类是数据挖掘的一项重要任务，在很多领域得到广泛的应用。《智能分类方法》主要介绍了各种常用分类方法的相关理论，阐述了分类方法的实现过程，并介绍了分类方法的具体应用。全书共分7章，分别介绍了分类的概念和过程、支持向量机分类方法、粗糙集分类方法、模糊集分类方法、贝叶斯分类方法、k近邻分类法、线性最小平方拟合、决策树分类法、神经网络、遗传算法、最大熵模型、基于投票的方法以及基于融合技术的分类方法，分别给出了分类应用实例。
《智能分类方法》可作为计算机及相关专业的科研人员、教师和学生的参考书。
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