标准CLIPS是基于解释执行的，除了能调用系统定义的函数之外，还能调用用户自定义的函数。但将解释型的CLIPS作为虚拟仪器的智能模块是不合适的，需要对它进行裁剪并编译成独立运行代码。所能处理的大得多的训练集，因此在一定程度上具有良好的随记录个数和属性个数增长的可扩展性。然而它仍然存在如下缺点：①由于需要将类别列表存放于内存，而类别列表的长度与训练集的长度是相同的，这就一定程度上限制了可以处理的数据集的大小。②由于采用了预排序技术，而排序算法的复杂度本身并不是与记录个数成线性关系，因此使得SLIQ算法不可能达到随记录数目增长的线性可扩展性。为户口类型，第二个测试属性为职业，第三个测试属性为年龄。根据决策树各层分类结果及乘坐公交出行人数所占比重，我们可以发现暂住人口公交出行比例远大于常住人口；第二个测试属性职业也是符合现实情况，职业不同，收入较低及个体经营者公交出行比重较大；其它类似，不作赘述。如果有统计局的人口详细信息，根据决策树图，我们可以得出公交预测数据，为宏观交通规划提供辅助决策依据。
总结数据挖掘中分类和预测是重要的部分之一，分类算法有很多，近来出现了很多新的改进算法（基于粗糙集的并行决策树算法、基于贝叶斯的TAN算法等）；分类方法不只是用于交通预测，在政府经济计划辅助决策、保险业、银行、股票交易等领域也大有作为，可以为管理人员、决策人员控制投资风险提供有力的决策支持。数据挖掘分类技术在公交预测的应用上面讨论的各类算法，各有优缺点，很难找到一个可以满足各方面需求的分类算法，因此在具体工作中，必须根据数据类型特点及数据集大小，选择合适算法。
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