决策优化

决策分析方法：驾驭不确定性，优化决策

科学决策的基石是合理的决策分析方法。决策分析作为一种系统性的分析方法，专门用于研究不确定性问题。其核心目标是改进决策过程，从众多备选方案中筛选出最佳方案，以实现特定目标。 针对不同的决策情境，我们可以采用不同的决策分析方法： 确定性情形 不确定性情形 随机性情形 多目标情形 多人决策情形

数据挖掘 3 2024-05-15

决策树算法的研究与优化探讨

决策树算法是数据挖掘中的一种重要分类方法。在比较几种经典决策树算法的基础上，探讨了一种改进型决策树算法：基于度量的决策树（MBDT）。这种决策树将线性分类器与传统决策树结合，提高分类准确性和效率。

数据挖掘 2 2024-07-28

数据挖掘中的决策树优化研究

决策树研究问题指出，理想的决策树有三种形式：叶子结点数最少、叶子结点深度最小或者两者兼顾。然而，洪家荣等学者已证明这种最优决策树的寻找属于NP难题。因此，决策树优化的关键在于找到尽可能接近最优的解。详见第6章决策树。

数据挖掘 0 2024-08-19

决策树：构建决策模型的利器

决策树，一种强大的机器学习算法，通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试，分支对应测试结果，最终的叶节点则给出预测类别或输出值。 决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割，构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图，引导我们根据数据的特征做出最佳决策。

算法与数据结构 3 2024-05-14

供应链核心企业绩效决策优化研究

运用粗糙集和BP神经网络，建立核心企业绩效改进决策模型框架 提出基于分辨矩阵的指标约简方法和基于梯度的BP算法 结合案例分析，验证指标约简后训练结果与原有结果基本一致 依据指标权重，提出核心企业绩效改进决策建议和措施

数据挖掘 3 2024-04-30

基于重复剪辑近邻法的决策树性能优化

针对决策树算法易受样本噪声和混杂区域干扰的问题，可以利用重复剪辑近邻法进行优化。该方法能够有效识别并剔除训练样本集中符合特定条件的噪声数据，清除混杂区域中后验概率较小的类别样本，进而构建更符合贝叶斯分类准则的类别边界。通过筛选后的训练样本集构建决策树，能够在保证分类准确率的前提下，显著降低决策树的规模，增强其可理解性和应用价值，最终实现决策树性能的提升。

数据挖掘 2 2024-05-25

优化数据挖掘的决策支持系统设计方案

在数据挖掘领域，设计一种优化决策支持系统的方案至关重要。

数据挖掘 2 2024-07-14

银行客户数据分析与营销决策优化

在银行业务管理中，经常需要从大量的数据中提取或发现与营销决策、服务提升相关的有价值信息。大型商业银行数据中心拥有海量数据，包括银行业务数据和信息系统服务数据。客户信息、交易日志、后台系统性能数据综合分析，已成为大型商业银行数据中心的工作重点。为了满足现实工作需求，需要建立具备自动采集、自动传输、可实现综合查询和分析功能的数据挖掘系统。数据挖掘是从大量的实际应用数据中提取潜在有用的信息和知识的过程，为商业银行提供了许多价值。实现了银行数据仓库设计，并使用数据挖掘算法对数据进行了有效采集和分析。

数据挖掘 2 2024-07-16

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

数据挖掘决策树

利用 C++ 实现决策树，可导入文本数据源，动态进行决策分析。

数据挖掘 2 2024-05-01