传统的网络购物仅限于商品分类和展示，未深入研究消费者的购物数据。本研究引入基于决策树的分类方法，分析网络客户在购物过程中的行为趋势。通过决策树挖掘出影响网络购物的主要因素及其对购买行为的影响程度。实验结果显示，此方法能有效分类网络客户，为决策分析提供有力支持。
基于决策树的网络客户分类研究 深入分析网络购物行为
相关推荐
基于决策树方法的煤炭物流客户分析
随着自动柜员机（ATM）的普及，如何优化其部署以提高利用率成为重要课题。运用数据挖掘和决策树ID3算法，分析现有ATM部署区域，识别高利用率区域特征，构建ATM选址模型，为金融机构提供高效ATM部署参考。
数据挖掘
3
2024-05-14
基于改进DRNN网络的决策树构建新方法
决策树作为数据挖掘和归纳学习的关键方法之一，其构建效率一直备受关注。传统的ID3算法虽然应用广泛，但存在偏向取值较多属性的缺陷，影响了决策树的泛化能力。为了克服这一问题，该研究引入深度循环神经网络 (DRNN) 的强大学习能力，提出一种基于改进DRNN网络的决策树构建方法。该方法利用DRNN网络对数据进行深度表征学习，提取更具判别性的特征，从而优化决策树的节点分裂过程，最终构建出结构更合理、分类性能更优的决策树模型。
数据挖掘
5
2024-05-27
MapReduce 决策树研究
研究内容涉及 MapReduce 在决策树算法中的并行实现。
数据挖掘
3
2024-05-12
MATLAB 决策树分类器
本示例代码展示了如何使用 MATLAB 决策树算法对特定疾病进行诊断，提供可下载的代码供参考。
算法与数据结构
4
2024-05-13
分类算法：决策树详解
分类算法：将数据分类到预定义类别中。
分类算法面临的问题：过拟合、欠拟合、特征选择。
决策树算法：采用树状结构，通过一系列规则将数据划分到不同的类中。
评估模型准确性：使用准确率、召回率、F1值等指标。
应用：医疗诊断、市场细分、欺诈检测等。
算法与数据结构
3
2024-05-13
基于遗传算法的多重决策树组合分类方法研究
针对数据挖掘中的分类问题，依据组合分类方法思想，提出一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法。该方法首先将概率度量水平的多重决策树并行组合，然后在组合算法中采用遗传算法优化连接权值矩阵，并采用两组仿真数据进行测试和评估。实验结果表明，该组合分类方法比单个决策树具有更高的分类精度，并在保持分类结果良好可解释性的基础上优化了分类规则。
数据挖掘
1
2024-05-23
决策树应用研究
决策树模型在解决实际问题中展现出显著的优越性。通过构建清晰的树状结构，决策树能够有效地处理复杂的多因素问题，并提供直观易懂的决策路径。
Matlab
3
2024-06-17
决策树分析.zip
决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习的算法，主要用于分类任务。在“西电数据挖掘作业_天气决策树”中，我们可以看到这是一个关于利用决策树模型预测天气状况的课程作业。该作业涉及从气象数据中提取特征，构建决策树模型，并利用模型对未来的天气进行预测。决策树的学习过程包括数据预处理、选择分裂属性、决策树构建、剪枝处理以及模型评估与优化。通过分析和理解“决策树分析”文件中的内容，可以深入了解决策树的原理及其在实际问题中的应用。
数据挖掘
0
2024-08-17
决策树ID算法的案例分析-决策树算法实例
决策树ID3算法的案例分析在技术领域具有重要意义。
算法与数据结构
1
2024-07-13