改進(jìn)的CART算法在潛在客戶識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf

1、如今的社會(huì)已經(jīng)步入了一個(gè)高度信息化的時(shí)代，每天都會(huì)出現(xiàn)海量的信息，如何從這些海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息，來創(chuàng)造價(jià)值，就成為了一個(gè)關(guān)鍵問題。數(shù)據(jù)挖掘建立在對(duì)數(shù)據(jù)研習(xí)的基礎(chǔ)上，并從中提取有用的信息來輔助決策。近幾年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也受到了經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域和數(shù)據(jù)庫界的共同關(guān)注，是數(shù)據(jù)庫和信息決策領(lǐng)域前沿的研究方向之一。數(shù)據(jù)挖掘研究應(yīng)用的領(lǐng)域和方法眾多，常用的挖掘技術(shù)有：統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息科學(xué)。現(xiàn)已經(jīng)逐步覆蓋人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論、粗糙集理

2、論等學(xué)科技術(shù)，并在金融、證券、電信等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。 論文在介紹此課題的研究背景、意義及國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀后，進(jìn)一步闡述了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論，研究比較了不同的數(shù)據(jù)挖掘分類算法，并在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)分析屬于機(jī)器學(xué)習(xí)范疇的決策樹理論和基本的算法。由于決策樹算法有多種，論文將重點(diǎn)研究CART 算法，此算法是一種非參數(shù)的統(tǒng)計(jì)方法，主要用來進(jìn)行分類研究，并且可以同時(shí)處理連續(xù)變量和分類變量，分析完此算法的整個(gè)過程及優(yōu)劣勢(shì)后，文章將對(duì)該算法施行