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基于CART二叉决策树的电信业客户流失的模型构建与控制 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了决策树在电信业客户流失分析中的重要应用,建立了基于CART算法的二叉决策树构造的电信业客户流失分析模型,研究如何使用二叉决策树的构造方法来克服客户流失分析中数据碎片的产生,使用spss clementin数据挖掘平台构造挖掘模型并且使用实时的数据出现概率来进行模型的优化控制。实验与仿真证明,该模型的准确率较高,效果显著。 相似文献
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针对当前高校新生流失现象,采用决策树算法对高校新生录取信息库进行数据挖掘,就新生报考学校的原因、新生的家庭收入状况进行科学分析。利用ID3决策树算法生成步骤,通过对新生招生信息库进行实例分析,从而为合理规划学校的教学资源、教学设备、教学师资及教学管理其他相关联问题提供决策上的支持。 相似文献
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分析了通信企业客户流失现状,给出选择CART算法的原因,然后利用CART算法建立客户流失预测模型并以移动通信企业为例,对其客户流失情况进行预测,把预测结果反馈给相关部门,从而制定出有效的营销措施预防客户流失。 相似文献
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本文简单介绍了决策树概念及C5.0算法原理,利用数据挖掘方法分析了移动客户的消费行为,搭建了一个基于内容营销目标客户的预测模型,提供了模型的分析方法及实例。 相似文献
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旅游景点信用评估是一种典型的分类问题,本文概述了粗糙集和决策树的理论,基于这两种理论,提出了一个基于数据挖掘粗糙集理论与决策树分类技术相结合的信用评估方法来建立旅行景点的信用评估模型,利用粗糙集的知识约简的概念,对样本数据进行预处理,去除冗余属性对分类模型的影响,然后用决策树方法建立分类模型。最后通过Pawlak重要度的属性约简算法和ID3决策树算法实现了该模型。 相似文献
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本系统基于网站的形式建立一个网络应用,通过用户输入他们的专业兴趣和自身的学术条件,此项网络应用会智能地匹配可能的研究生学校同时将结果以略高于自身学术条件,与自身学术条件相当和低于自身学术条件三类呈现给用户。该网络应用使用的培训数据是从一些已经被某些学校录取的学生手里获得的原始数据,然后使用分析工具Weka来处理并分析这些数据。分析过程中使用了三种数据挖掘方法–决策树算法,朴素贝叶斯算法和临近取样算法来分别建立模型。模型建立成功之后,通过主观和客观的比较方法找到决策树算法是最适合的算法。最后,用C4.5决策树算法来建立模型作为数据挖掘引擎的核心并实现此项网络应用。 相似文献
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提出一种基于协方差特征爬虫的网页语义概念树构建方法,引入语义概念决策树算法进行主特征建模,根据语义三叉特征决策树概率正则训练迁移法则,得到决策树网络节点最近时刻获得的数据集有效特征概率,采用协方差特征网页爬虫进行网页语义概念树构建算法的改进。通过协方差特征爬虫,进行自相关成分的独立快速分离,得到语义自相关检索编码,实现网页语义概念树构建指导信息检索。仿真结果表明,该算法能有效进行数据挖掘和网页语义概念树的构建,为信息定位提供了最优分叉路径,从而实现对主题热点信息的准确检索和定位,算法具有较好的网页召回和定位检索性能,数据召回率提高明显,展示了较好的应用价值。 相似文献
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剪枝过程是决策树分类学习中的重要环节,能够简化决策树并提高决策树的泛化能力,避免对训练数据集的过适应。在PEP算法的基础上,本文提出了一种改进的决策树剪枝算法IPEP,实验结果表明,该算法剪枝效果较PEP算法更好。 相似文献
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介绍了数据挖掘与决策树算法的一些基本概念,然后对最经典也得到最广泛应用的ID3算法及其改进算法作了详细介绍,在最后给出了该算法的一些数据结构和实现代码。 相似文献
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决策树算法是数据挖掘系统中一个重要的分类算法,选择合理而有效的测试属性以及对决策树进行适当的修剪是决策树算法的关键内容之一。将决策树算法引入教务管理挖掘系统,并对决策树测试属性的选择算法以及预剪枝算法进行改进。以九江学院学生四级考试信息为例,结果表明改进的决策树算法对于数据挖掘更具可靠性和有效性。 相似文献
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对ID3算法的基本理论和原理进行详细阐述,并利用Weka成功地实现了ID3一级决策树算法。其实现过程和结果对于在不同领域ID3算法的建立及实现具有重要参考意义和依据。 相似文献
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提出一种面向决策树目标路径编码的相空间嵌入维计算优化算法。构建云平台环境下的数据交互节点拓扑模型,通过部分链路失效多路径加密方法使得数据聚集具有很高的容错功能,然后采用决策树目标路径编码方案,在给定带宽约束和量化阈值的情况下,对决策树目标路径编码的相空间嵌入维数据进行自适应的量化分解,以实现对决策树目标路径编码的相空间嵌入维的准确估计,降低误码率。仿真结果表明,该算法能准确估计相空间嵌入维,提高估计精度,能有效降低误码率,提高数据动态交互通信的准确性,信号保真度较高。展示了其优越性和较好的应用价值。 相似文献
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决策树算法是数据挖掘中一个重要的内容,但是在实际应用过程中,现存的多种决策树算法也存在着很多不足之处。本文总结并分析了近年来数据挖掘技术在决策树算法方面的研究,探讨了进一步的研究发展方向。 相似文献