多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割

提出一种多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割方法,将图像高维 特征数据的分类分解为基于灰度(颜色)特征的最佳模糊分类以及基于空域约束的统计分类等 多个低维特征数据的分类。通过多分类器融合的方法将不同分类器得到的分类结果进行优化 整合,得到最后的分类结果。实验证明：与其它图像分类算法相比,该方法拥有更好的分 割性能并大大提高了计算速度,最大限度地保证了分割算法计算的简单有效性。     

聚类算法在电子商务客户细分中的应用

国内外电子商务类网站日益兴起。许多电子商务类网站都提供了一定程度的个性化服务,最明显的就是提供商品推荐服务。而构成这些个性化服务的基础主要就是数据挖掘技术。本文研究了数据挖掘技术及其在电子商务中客户细分的应用,提出了数据挖掘在电子商务营销服务各方面的具体应用内容。     

基于因子分析和K均值聚类的5G客户挖掘

随着5G时代的到来,如何在日趋饱和的市场环境下准确挖掘潜在存量用户的5G业务需求,是运营商亟待解决的问题。文章利用因子分析和K均值聚类算法分析,结合电信客户的消费行为特点,给出了电信客户细分的实际解决方案。实证结果表明,该方法对细分挖掘电信客户有积极作用。     

基于数据挖掘技术的信用卡客户的信用评价

本文以对商业银行信用卡历史客户数据为研究对象,介绍了数据挖掘方法中决策树C4.5算法和关联规则Apriori算法的应用,并通过weka软件进行实证分析,从而为银行信用卡客户信用程度评定提供了决策支持。     

数据挖掘中聚类算法研究

随着数据挖掘技术的发展,作为数据挖掘中重要方法之一的聚类分析,先后出现了许多聚类算法。这些聚类算法均有其自身的优缺点。为了方便用户找到适合的聚类算法,本文根据不同的聚类原理对聚类算法进行分类,并概述了各类算法的发展情况。针对聚类的典型要求,归类出了一些有代表性的算法,同时对它们进行了分析和评价。文章最后给出了几种常用聚类算法的性能比较,并对聚类算法的发展进行展望。     

基于关联规则的客户识别应用研究

当今,竞争日益激烈,企业面临着前所未有的挑战.如何识别客户成为企业竞争发展的一项重要课题.基于关联规则的客户识别将有利于传统企业管理思想的创新.一个有效的客户识别方法应该可以进行探索性的数据分析,提高企业客户识别能力,发现更有趣的、更实用的和更特别的数据之间的关联规则.     

银行个人客户信用评分模型研究——基于决策树算法

近年来,中国的信用卡业务飞速发展,为银行带来了丰厚的利润。但招揽信用卡用户的激烈竞争导致银行不断放宽对于信用卡申请者的要求,疏忽了风险的管理和控制。能否掌握信用卡客户的业务规律,并能设计相应对策以管理控制风险,是信用卡业务成败与否的关键。据此,针对银行信用卡客户,收集并处理他们的信息,利用决策树算法建立个人信用评分模型,并结合社会实际情况对模型做出调整建议。     

基于数据挖掘的DBSCAN算法及其应用

利用基于数据挖掘技术的DBSCAN算法,提出了解决图像分割的新方法。把数字图像按照点的分布情况建立图像样本数据库,然后使用密度聚类法,利用DBSCAN算法进行图像分割。它能找到图像样本比较密集的部分,并且概括出图像样本相对比较集中的类,并可在带有＂噪声＂的图像中进行聚类,完成图像分割,有较强的抗＂噪声＂能力。     

决策树分类法中ID3算法在航空市场客户价值细分中的应用

针对当前航空企业的实际需求,运用数据挖掘理论中的ID3分类算法,对在机场候机旅客调研数据进行分析,可以了解到在后期航空公司发展高端客户过程中,营销策略应该关注的重点客户群体,应该是本公司现有的和未来的常旅客这个客户群,而其中交通方式为小型轿车的常旅客又是营销策略的重中之重。     

基于决策树的航空公司客户流失分析

客户流失问题在航空公司一直未被重视。运用决策树中的ID3算法对航空公司客户流失进行分析,并进行了实验,实验得出了航空公司客户流失的一些规则,这些规则是航空公司保留客户,进行持续改进的指南。实验结果表明该方法是可行和有效的,为航空公司客户流失分析提供了一种新的方法。     

基于web日志数据挖掘的电子商务推荐系统

Web数据挖掘是从Web文档和Web活动中发现并抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。在本文中依据效率和准确性,建立了一个推荐系统模型,并对系统中各个模块功能及它们之间相互协调工作做了详细的描述;深入研究了电子商务推荐系统所使用的推荐算法,重点讨论了目前使用最为广泛的协同过滤推荐算法;在上述研究的基础上设计了基于聚类的协同过滤推荐系统,并对k-means聚类算法进行了改进;给出了系统试验结果,并对结果做出解释和评价。     

基于社群挖掘及决策树模型的欺诈团伙检测

当前,团伙欺诈模式越来越普遍,不同场景、不同业务对应的欺诈行为也越来越多。根据实际业务场景,基于套现欺诈用户更易和套现欺诈商户有所关联,形成聚集效应的团伙欺诈假设,通过构建商户—用户交易行为二分图,建立模型评估指标体系,对比不同社群挖掘算法fastgreedy算法、infomap算法、walktrap算法效果,最终在满足运行速度最快的基础上,用fastgreedy算法挖掘出社群最具区分度。针对挖掘出的社区,通过构建社区相关特征变量以及用户商户特征变量,设定好、坏社群标签,使用机器学习中的决策树模型,将社区结果进行分级,找出最坏的社群聚集群体。     

移动通信中基于智能天线的抗多径干扰技术

本文首先概述了多径信道传输特性，在此基础上，重点讨论了基于智能天线抗多径干扰技术的理论，并对基于ＣＭＡ算法的智能天线抑制多径干扰进行了计算机仿真。     

基于关联规则的银行潜在客户挖掘研究

电子商务的迅速发展,电子理财产品的崛起,对传统银行的服务造成前所未有的冲击。针对在当前情况下银行如何有效保留老客户挖掘新客户进行研究,将FP-树频繁集算法引入到银行管理销售中,实际应用后表明效果良好,具有一定的实用价值。     

浅析决策树算法对构建高校图书馆服务模型的研究

以高校图书馆——长春工程学院图书馆为例,选择决策树C4.5算法构造模型,通过数据挖掘算法,得出制约图书馆数字资源使用因素间的一些潜在性联系,从而进一步分析高校图书馆用户的实际使用需求,为图书馆今后发展、决策提供意见及指导。     

数据挖掘在教务管理中的应用

数据挖掘是一门涉及到数理统计、人工智能、知识工程等多学科、多领域的新兴交叉学科。教学管理人员采用数据挖掘技术对教务管理信息系统中的数据进行深入的分析,以此来制定相关措施,可以更有效发挥学校各类资源的作用,不断提高学校的教学质量和教学效果。本文将对数据挖掘在教务管理中的具体应用加以归纳和总结。     

双向聚类中二分团判断的改进算法

作为数据挖掘核心工具聚类分析的重要组成部分,双向聚类关注于行列二维形成双向簇的聚合过程,在生物信息学等诸多领域有着广泛的应用。处理双向聚类所对应的二分团划分问题时,需要对二分团或近似二分团进行搜索和筛选。本文介绍了一种改进的二分团判断算法,提升了分析效率并具有更好的普适性,能对相关衍生问题进行较好地处理。     

一种面向金融时间序列的趋势特征挖掘算法研究

时序数据相似性挖掘是数据挖掘中的重要研究内容。本文根据金融事件序列自身特点,将股票中的时间序列转换为以价格变动率为变量的时间序列,对趋势特征提取、聚类算法进行改进,并给出新的相似度量标准,将时间序列的预测问题转化为频繁和有效特征集的发现问题,进而进行挖掘预测。实验结果表明,该方法能有效预测时间序列中的事件。     

浅析数据挖掘分类方法中的决策树算法

分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。决策树分类是一种重要的数据分类技术,本文通过对对各种决策树分类算法的基本思想进行阐述,并分析比较了各种算法的主要特性,为使用者选择算法或研究者改进算法提供借鉴。     

数据挖掘在课程成绩分析中的应用

数据挖掘是数据仓库技术中的重要技术之一.为了充分发挥考试的效能,综合评价命题质量,及时反馈教学效果,将数据挖掘技术与课程成绩分析相结合,从海量的数据中发现隐藏的有用信息,并将这些信息资源进行统计分析和总结是非常必要的.