数据分类的步骤

数据分类的步骤

数据分类可以分为两步进行。第一步建立模型，用于描述给定的数据集合。通过分析由属性描述的数据集合来建立反映数据集合特性的模型。这一步也称作有监督的学习，导出模型是基于训练数据集的，训练数据集是已知类标记的数据对象。第二步使用模型对数据对象进行分类。首先应该评估模型的分类准确度，如果模型准确度可以接受，就可以用它来对未知类标记的对象进行分类。