决策树算法在电信客户细分中的应用

电信客户细分在电信客户关系管理中占据着重要的地位．正确的客户细分能够指导企业寻找目标市场，产品定位等一系列市场营销活动，使企业经营活动曼为有效。时决策树算法在客户细分。中的应用作了一些研究，关于如何流住高价值客户，发掘潜力客户进行了阐述，以指导电信企业更好决策。     

ID3分类算法在银行客户流失中的应用研究

决策树已被成功应用到许多分类问题上,其中ID3是决策树学习的典型算法.文中就该算法在银行客户流失中的应用做了实例研究.叙述了ID3分类算法的原理及其实现算法,并分析了银行客户流失的原因和分类,以一个具体案例详细讲解了ID3分类算法在银行客户流失分析的具体应用流程,包括:数据采样、数据分析、建立模型和模型解释.文中实现ID3算法并作用于银行数据得到一个银行客户流失模型,通过提取模型中的规则对银行预测客户流失特征具有一定的辅助作用.     

基于ID3算法的商务网站客户分类研究

ID3算法作为最经典的决策树分类方法,因其直观、简单、容易实现等优点,在电子商务领域得到了广泛应用。文章首先分析了ID3算法的基本原理与流程,然后以某商务网站为例,以其客户交易数据为研究对象,深入探讨了该算法在客户分类中的具体应用。通过该算法的使用,可对商务网站的客户进行准确分类,从而为其开展个性化服务及精准营销提供重要的理论依据。     

决策树ID3算法在银行信贷业务中的应用

银行信贷业务是银行的一项重要业务,该业务存在一定的风险,如果我们能够预测客户的违约风险就可以最大程度的降低风险。数据挖掘技术可以很好的解决这一问题。将数据挖掘技术运用到银行客户信用评估,在庞大的数据中将看似无关联的数据进行筛选和净化,提取出有价值的信息,对客户贷款申请做出恰当的回应。数据挖掘是信息技术发展的必然结果,它是指通过挖掘算法从大量数据中抽取挖掘出隐含在其中的有价值的模式或规律等信息的复杂过程。其中,对数据的分类是数据挖掘领域研究的重要课题。本文通过决策树的经典算法ID3算法对银行信贷业务进行分析,并总结了该算法相对于其他算法的优缺点。     

ID3算法在军事训练成绩分析中的应用

随着部队实战化训练的深入,传统的训练成绩分析方法已不能适应科学组训的需要。该文引入射击训练实例,应用人工智能中机器学习的ID3归纳学习算法,对射击情况进行分类分析,得出影响军事训练成绩的内部原因以及其他一些结论。     

ID3算法在教学质量评价中的应用研究

决策树是数据挖掘中的一种分类算法,它是一种以实例为基础的归纳学习算法,来发现数据模式和规则.介绍了数据挖掘的定义及分类,详细介绍了决策树ID3算法.又根据ID3算法,对院校中收集的大量教学评价数据样本进行分析,获得不同属性上的信息增益,生成最终决策树,可将此树转换成一个if-then规则的集合.生成规则和决策树,然后对新数据进行分析和预测.通过数据建模以发现规律和模式,从而提取有价值的信息,避免目前教学质量评价中的不合理性,实例验证和分析的结果表示该方法的有效性.为教学质量评价提供合理、科学的决策支持,从而提高教学质量,改进教学成果.     

ID3算法在军事训练成绩分析中的应用

随着部队实战化训练的深入,传统的训练成绩分析方法已不能适应科学组训的需要。该文引入射击训练实例,应用人工智能中机器学习的ID3归纳学习算法,对射击情况进行分类分析,得出影响军事训练成绩的内部原因以及其他一些结论。     

决策树ID3算法的研究与应用

决策树算法是数据挖掘中常用的重要方法,广泛应用于分类和预测。本文对决策树的ID3算法的基本思想进行了介绍,通过应用实例说明了构造决策树的实现过程。     

ID3算法分析及在高校教学中的应用

ID3算法是进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法,应用广泛。文中阐述了ID3算法基本原理以及近年来许多学者对该算法的一些改进。最后将该算法运用到高校教师教学质量评价体系中,通过建立有关教师教学质量属性的决策树模型,实现依据教学质量对教师进行分类,通过肯定或否定形成激励作用,从而促进教师教学质量的提高与教育教学的发展。     

利用ID3算法建立决策树的研究

本文主要介绍了决策树的基本思想,详细介绍了ID3算法的原理,并利用ID3算法建立了决策树,生成相应的规则。     

决策树学习算法ID3的研究

ID3是决策树学习的核心算法，为此详细叙述了决策树表示方法和ID3决策树学习算法，特别说明了决策属性的选取法则。通过一个学习实例给出该算法第一选取决策属性的详细过程，并且对该算法进行了讨论，一般情况下，ID3算法可以找出最优决策树。     

ID3算法的一种改进算法

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。ID3算法是决策树中的核心算法,文章针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进用户兴趣度对ID3算法作了改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法是有效的。     

分类算法及其在电信客户保持的应用

由于电信市场竞争日益激烈,为了保持客户,防止客户流失,提升企业的竞争力,利用DBSCAN算法对流失客户群数据进行划分,分析客户流失原因,结合决策树ID3算法进行客户流失预测,实验结果表明,两种算法的结合,使得客户流失预测准确率得到较大提高.     

ID3算法在高校学生心理健康教育中的应用

用ID3算法构建决策树,对高校新生进行心理健康状况预测,为高校学生心理健康教育提供决策支持。介绍了ID3算法的主要内容。论述了数据预处理、建树算法、用决策树预测新生心理健康状况、决策树在MIS系统中的应用集成的方法。实验结果表明,该方法对高校构建预防型大学生心理健康教育模式具有一定的实用价值。     

ID3算法及其改进

文章对ID3算法的基本概念和原理进行了相应的详细阐述以及解释说明,并针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进信息增益率对ID3算法作了改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法行之有效。     

ID3算法在ATM选点预测系统中的应用

ATM的应用日益广泛,如何部署一个利用率高的ATM已成为一个值得探讨的问题。运用数据挖掘知识和决策树ID3算法,可以对已经部署ATM的地区进行分析,从而找出高利用率ATM地区的特征,并建立ATM选点模型,作为金融机构在何处部署高效的ATM的参考。     

ID3算法构造学生专升本考试成绩分析决策树

分类技术是根据数据集的特点找出类别的概念描述,这个概念描述代表了这类数据的整体信息,也就是该类的内涵描述。ID3算法是决策树归纳分类算法的一种,运用该算法建立学生专升本考试成绩分析决策树并从中提取出一些重要的规则。     

决策树ID3算法的改进

本文根据ID3算法中信息增益计算原理的特点,利用数学上等价无穷小的性质提出一种新的改进的ID3算法,减少了信息增益的计算量,进而提高ID3算法中信息增益的计算效率。与原ID3算法相比,改进的ID3算法在构造决策树时具有相同的准确率和更高的计算速度。     

决策树分类算法在寿险客户数据挖掘中的应用

将决策树分类算法引入寿险客户资源数据挖掘,在对原始数据进行多种预处理后,得到训练样本集,采用ID3算法定量计算训练集样本中各属性互信息,迅速建立一颗客户品质评价决策树,实现了对寿险客户群体的正确分类.     

数据挖掘ID3决策树分类算法及其改进算法

本文通过数据挖掘对传统ID3决策树分类算法及性能进行分析研究,‘利用高等数学中的微分理论知识,改进和优化了ID3算法中的运算速度和选择测试属性偏向问题,并进一步给出了改进算法的伪代码．