分類算法在ERP系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、近十幾年來，計算機的廣泛應用、人們獲取數(shù)據(jù)的手段日益完善、存放數(shù)據(jù)硬件設備和存儲介質大量供應和WWW的出現(xiàn)，這一切都導致各行各業(yè)的數(shù)據(jù)越來越多。而這些大量數(shù)據(jù)內所含的隱含模式和知識也是無可估量的。人們淹沒在數(shù)據(jù)的海洋中，渴望了解數(shù)據(jù)背后所隱藏的知識和信息。因此人們迫切需要有關方法和技術能夠智能的從海量數(shù)據(jù)中獲取知識和有用的信息。基于人工智能技術和數(shù)據(jù)庫技術的結合－－數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，DM)技術孕育而生。近年來，數(shù)據(jù)挖掘研究

2、取得了許多成果。它包括關于關聯(lián)挖掘的研究、聚類和孤立點的挖掘研究、順序數(shù)據(jù)和時序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘研究、相似搜索的數(shù)據(jù)挖掘研究、文本數(shù)據(jù)庫的挖掘研究、對現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘研究、WEB的數(shù)據(jù)挖掘研究、對數(shù)據(jù)挖掘工具與工作環(huán)境集成研究、數(shù)據(jù)挖掘查詢語言和數(shù)據(jù)挖掘可視化研究和數(shù)據(jù)分類的數(shù)據(jù)挖掘研究。其中分類挖掘算法也依據(jù)實際系統(tǒng)的不同和技術的不斷更新而發(fā)展。以決策樹算法來看，從簡單的決策樹ID3、CART、FACT等，到近幾年不斷出現(xiàn)的新算法如

3、C4.5、CLOUDS、PUBLIC、SLIQ、RAINFOREST、SPRINT等。分類算法在效率、可伸縮性、準確性等方面都有很大的發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘分類技術的發(fā)展也同時為知識發(fā)現(xiàn)過程，為企業(yè)的決策提供了有力工具。　　企業(yè)資源管理(ERP)是數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)決策支持系統(tǒng)中的應用領域的一個方面。ERP是對一個企業(yè)的內部資源進行管理，使企業(yè)的物流、資金流和信息流形成一個閉環(huán)，是企業(yè)文化和組織構架的體現(xiàn)。如今企業(yè)每天要做的各項決策越來越多，

4、每做一項決策都要花上大量的人力物力去分析大量的數(shù)據(jù)和表格。如果我們在ERP中引入數(shù)據(jù)挖掘技術這無疑給企業(yè)帶來了新的契機。發(fā)掘數(shù)據(jù)中蘊含的知識，從而強化跟蹤服務和信息分析能力。但是如果決策樹不穩(wěn)定，產(chǎn)生的決策規(guī)則可信度不高這勢必會給企業(yè)造成巨大的損失。　　本論文主要討論了C4.5分類算法的穩(wěn)定性問題，決策樹算法是一種有監(jiān)督的學習算法，它對訓練集的數(shù)據(jù)變化非常敏感。一點細微的變化都會引起不同的分類規(guī)則。這樣將會給企業(yè)帶來錯誤的決策，使企業(yè)