通过增加一些规则来最终减少规则转换的冗余问题,并设计一种算法实现这种优化。在优化后的规则库、单维上用决策树方法查找,结果以位向量的方式存放,保持了算法的高速度,同时有效地节省了空间。
客户关系管理(CRM)逐渐成为企业的焦点,也是数据挖掘技术的重要应用领域。基于数据挖掘的CRM可以帮助企业有效地制订客户发展策略,为客户提供个性化服务,并将极大地提高企业的决策效率和决策能力。
基于决策树的分类算法研究烦得很但是不知股份制的
数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究,吴海玲,王志坚,本文首先介绍关联规则的基本原理,并简单概括其挖掘任务,然后说明关联规则的经典挖掘算法Apriori算法,通过一个实例分析进一步明��
本文介绍如何使用Python中的Sickit Learn库实现决策树算法,并以UCI机器学习库中的干豆数据集为例进行分类实验。通过4重交叉验证,从头实现的平均F1分数达到91%以上,与Sickit L
数据挖掘是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。煤炭企业从事市场采矿作业生产,必须考虑客户实际使用的需求量,综合制定合理的采掘计划。文章分析了数据挖掘技术在煤炭企业客户关系管理(CRM)中的
改进的决策树算法在高校人力管理中的应用,分类是数据挖掘中的一个重要分支。其中决策树方法因为分类速度快、精度高以及易于理解等,而成为数据 挖掘中广泛使用的一种分类方法。本文分析了基于属性相似度的决策树分
关于决策树分类算法进行了研究,对一些算法进行了改进
数据挖掘的主要技术手段包括关联规则挖掘、分类分析、聚类分析、估计、预测、时序模式和偏差分析等。支持上述技术的核心研究内容是相应的数据挖掘算法研究,包括贝叶斯算法、决策树、时序算法、聚类算法、关联算法、
机器学习一、概述什么是机器学习?人工智能:通过人工的方法,实现或者近似实现某些需要人类智能处理的问题,都可以称为人工智能。机器学习:一个计算机程序在完成任务T之后,获得经验E,而该经验的效果可以通过P
