将数据挖掘应用于大学生心理问题研究的初探

本文通过搜集和查阅大量相关文献资料,对将数据挖掘技术应用到大学生心理健康问题研究中的可行性进行分析,并提出了相应的算法和分析思珞.     

上市公司股利分配倾向研究:基于数据挖掘方法的分析

股利分配是上市公司的一项十分重要的财务决策。而影响股利分配的因素有许多,国内现有文献一般是采用多元统计回归建模方法对其进行实证分析。本文应用数据挖掘中的决策树方法寻找股利分配的原因,这是文章的创新点。从决策树来看,现金股利分配不仅受股本结构、公司规模、当年可分配利润、成长机会及经营风险等客观财务因素的影响,而且与控股股东性质存在显著的影响,且国家控股股东分配倾向低于民营控股股东。     

多特征匹配决策树在矿物识别中的应用

利用研究区地物光谱曲线的光谱吸收指数、光谱斜率,光谱吸收深度等光谱特征参量建立多变量决策树,成功识别出白云母、方解石、绿泥石、绿帘石、蛇纹石等多种矿物。精度分析表明:建立的决策树识别结果与遥感中心的填图结果基本一致,尤其是绿帘石和蛇纹石填图结果吻合的较好,而白云母、绿泥石、方解石矿物填图结果稍有差异。     

宏观因素对国内股票市场影响的研究——广义线性回归和数据挖掘方法

文章主要通过金融工程当中的量化方法,研究主要宏观经济指标对国内股票市场的影响。文章对主要宏观经济指标序列进行分析筛选,运用统计学中的LOGISTIC回归模型以及数据挖掘的决策树模型,以从2002年5月至2011年12月的月度数据作为样本区间,分别建立用于解释上证综合指数上涨/下跌的LOGISTIC回归模型和决策树模型。在最后,文章对两种模型的结果以及模型局限性进行分析,并且提出后续的研究方向。     

长沙市民文化旅游决策规则分析

随着文化旅游愈益重要,人们的文化旅游决策的影响因素是一个值得特别重视的问题。通过对长沙市居民进行问卷调查,获得1068份有效问卷,形成数据库,采用决策树技术分析,发现文化旅游者具有三级决策规则,分别对应＂文化底蕴＂、＂地方风俗＂和＂月收入＂。使用决策树建立决策规则模型,从年龄和职业角度对三级规则的人口构成进行了分析。     

基于改进C5.0的元胞自动机模型研究——以土地利用问题为例

元胞自动机模型是通过局部的相互作用及变化来模拟全局的变化,是复杂结构来源于简单系统的重要体现。元胞自动机模型的核心是转换规则的获取,获取转换规则的方法有多种。建立一种基于改进C5.0决策树的元胞自动机模型,基于属性值的相似性对C5.0决策树算法进行改进,以期提高元胞自动机的模拟精度,该模型适用于多种复杂系统的模拟问题研究。最后以土地利用问题为例演示了模型的应用。     

决策树分类算法ID3的应用研究

数据挖掘中的ID3算法是决策树中的重要算法,它适合于从海量信息中获取有益信息.通过一个实例对ID3算法进行了详细的分析论述,并将ID3算法应用于高校教学评价中.实验证明,ID3算法在高校教学改革中有重要的辅助指导作用.     

一种归纳算法的研究与改进

机器学习是人工智能应用的一个重要研究领域,分类算法是数据挖掘中的一种重要技术,决策树学习是其中常用的一种方法,本文针对目前在机器学习和数据挖掘领域中普遍采用的典型的决策树分类算法ID3算法存在的缺点提出了一种基于统计理论的统计归纳SIA分类算法,该算法以概率统计学的理论为基础,利用实例中提供给人们的统计规律的信息进行划分归类,从而简化了决策树的剪枝和优化过程,并通过Delphi实现该算法进行仿真试验,具有准确性高,分类速度快的特点。     

电信行业客户流失分析的决策树技术

本文采用数据挖掘中的决策树技术,在分析流失数据独有的特点基础之上,对建模过程每一阶段的具体工作进行了论述,并结合某移动公司的实际数据,采用Clementine工具实现了整个过程。     

数据挖掘在中职招生中的应用研究

决策树算法是数据挖掘的重要组成部分之一.本文利用决策树算法,对学生报考类别、学习成绩、家庭经济状况3个主要属性的海量数据进行分析研究,总结出符合什么条件的初中生报考中职学校,为学校的招生宣传决策提供理论支持。