目前，一些成熟的数据挖掘方法所处理的数据都是完备的。
Recently, some mature methods of DM only deal with the complete information.
模糊粗糙集理论是一种处理不确定性信息的重要的数据挖掘方法。
Fuzzy rough set theory is an important method for data mining of uncertain data.
在第四章结论部分，对本文在数据挖掘方法上的研究工作进行了总结。
In the conclusion part, the author summaries the research of Data Mining 's method.
聚类是数据挖掘的基本方法之一。
贝叶斯网络以统计学为基础，是数据挖掘技术的一种方法。
On the base of statistics, the bayes network is a method of data mining.
通过数据挖掘技术的引入，提出了一种新的物流客户关系管理方法。
This paper raise one new method of logistic customer relationship management with Data Mining.
文本聚类是目前文本挖掘中重要的探索性数据分析方法。
As an exploratory data analysis method, text clustering is very important in text mining.
本文首先详细介绍了数据挖掘技术及其中的决策树方法。
This paper firstly introduces the principle of Data Mining technology and the decision tree method.
聚类是数据挖掘中的主要方法。
决策树是数据挖掘中的常用方法。
决策树是分类数据挖掘的重要方法。
Decision tree is one of the important Categorising Data Mining methods.
主要探索一种从庞杂数据中挖掘有用信息的方法。
This paper presents a way of mining useful information from a mass of data.
提出了一种基于神经网络和粗集的数据挖掘新方法。
A new method of data mining based on rough set and neural network is proposed.
在数据挖掘中，决策树方法是一个重点研究方向。
In data mining, decision tree algorithm is a key research direction.
介绍应用粗集理论和遗传算法相结合进行数据挖掘的方法。
The combined method of rough sets theory and genetic algorithms is applied to data mining.
决策树是机器学习和数据挖掘领域中一种基本的学习方法。
Decision tree is a basic learning method in machine learning and data mining.
聚类算法是数据挖掘中的重要方法。
抽样方法比较适合于对大型数据库的挖掘。
Sampling method is suitable for the mining to large data base.
决策树方法是数据挖掘的一种方便而实用的方法。
Decision tree is a convenient and practical method for data mining.
决策树是数据挖掘和归纳学习的重要方法。
Decision tree is an important method for data mining as well as induction learning.
摘要：决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法。
Absrtact: The decision tree is a usual method of classification in data mining.
采用数据仓库技术组织这些数据，进行数据挖掘是最有效的分析方法。
It is the most effective method mining and organizing data, adopting technology of data warehouse.
而粗集方法是数据挖掘中的一个重要方法。
而粗集方法是数据挖掘中的一个重要方法。
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