精品文档---下载后可任意编辑两种典型分类算法的改进的开题报告题目：两种典型分类算法的改进背景：分类算法是机器学习和数据挖掘的基本方法之一。在实际应用中，分类算法的性能往往受到多种因素的影响，如数据质量、特征选择、分类器的选择等。因此，对分类算法的改进是非常必要的。具体内容：本文将讨论两种典型的分类算法——决策树和朴素贝叶斯，并进行改进。对于决策树算法，将采纳改进后的 C4.5 算法；对于朴素贝叶斯算法，将采纳基于核函数的朴素贝叶斯分类算法。C4.5 算法是一种基于信息熵的决策树算法，具有较高的准确性和规模较小的树结构。C4.5 算法的改进将会增加一些技术，例如：使用基尼指数和熵的组合来选择划分属性和修剪树，同时增加连续属性和缺失属性值的处理方法，以提高算法的准确性和鲁棒性。基于核函数的朴素贝叶斯分类算法是一种非参数的分类算法，它不需要对分布进行假设或模型选择，因而具有一定的鲁棒性。这种算法改进的关键在于选择适当的核函数和带宽参数，同时可以通过多个核函数的组合来提高分类器的性能。结论：通过上述改进算法的讨论，我们可以发现，改进后的 C4.5 算法和基于核函数的朴素贝叶斯分类算法在一些数据集上都取得了比原始算法更高的准确率和更小的树结构，具有更好的性能和鲁棒性。这为实际应用提供了更多的选择和方法。
