用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣

数据挖掘的核心是为数据建立模型的过程。所有的数据挖掘产品都有这个建模过程，不同的是它们构造模型的方式互不相同。进行数据挖掘时可采用许多不同的算法。决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。常用的算法有CHAID、CART、ID3和C4.5。决策树方法很直观，这是它的最大优点，缺点是随着数据复杂性的提高，分支数增多，管理起来很困难。ANGOSS公司的KnowedgeSEEKER产品采用了混合算法的决策树。神经网络近来越来越受到人们的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。神经网络常用于两类问题：分类和回归。它的最大优点是它能精确地对复杂问题进行预测。神经网络的缺点是网络模型是个黑盒子，预测值难于理解；神经网络有过拟合的现象。IBM、SAS、SPSS、HNC、ANGOSS等公司是这个产品的供应者。遗传算法是一种基于进化过程的组合优化方法。它的基本思想是随着时间的更替，只有最适合的物种才得以进化。遗传算法能够解决其它技术难以解决的问题，然而，它也是一种最难于理解和最开放的方法。遗传算法通常与神经网络结合使用。采用上述技术的某些专门的分析工具已经发展了大约十年的历史，不过这些工具所面对的数据量通常较小。而现在这些技术已经被直接集成到许多大型的工业标准的数据仓库和联机分析系统中去了。