改進的CART算法在潛在客戶識別中的應用研究.pdf

1、如今的社會已經(jīng)步入了一個高度信息化的時代，每天都會出現(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)造價值，就成為了一個關鍵問題。數(shù)據(jù)挖掘建立在對數(shù)據(jù)研習的基礎上，并從中提取有用的信息來輔助決策。近幾年來，數(shù)據(jù)挖掘技術也受到了經(jīng)濟領域和數(shù)據(jù)庫界的共同關注，是數(shù)據(jù)庫和信息決策領域前沿的研究方向之一。數(shù)據(jù)挖掘研究應用的領域和方法眾多，常用的挖掘技術有：統(tǒng)計學、機器學習、信息科學?，F(xiàn)已經(jīng)逐步覆蓋人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊集理論、粗糙集理

2、論等學科技術，并在金融、證券、電信等領域得到廣泛應用。 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，并在此基礎上，重點分析屬于機器學習范疇的決策樹理論和基本的算法。由于決策樹算法有多種，論文將重點研究CART 算法，此算法是一種非參數(shù)的統(tǒng)計方法，主要用來進行分類研究，并且可以同時處理連續(xù)變量和分類變量，分析完此算法的整個過程及優(yōu)劣勢后，文章將對該算法施行