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比较监督和非监督学习分类器的旅行建议

文摘

分类是最常见的一种活动相关领域的智能决策。神经网络是解决数据挖掘问题的合适的方法特别是分类。通常使用神经网络求解分类问题,适当的输出是现有的,监督培训类型被选中。在这项研究中一个比较电子旅游数据分类是由使用两种不同的学习方法,监督和非监督和适当的输出值确定的输入数据。输出包括一些旅游包适合游客推荐根据输入值。实验结果显示,尽管目标输出值存在,神经网络的输出与无监督学习和SOM建筑更精确的预测与监督学习相比,神经网络提出旅游包更多的构象的旅游选择的最终评价结果给出的测试数据集预测表示密切的专家和他们的护理结果获得了非监督学习的评估方法。

Zohreh Bahman Isfahani, Shahram贾法里,Reza Akbarian

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