數(shù)據(jù)挖掘論文正稿-資料下載頁(yè)
2025-06-28 14:28本頁(yè)面
【正文】 oYesYes在分類模型中，每個(gè)會(huì)員作為一個(gè)事例，居民的婚姻狀況、性別、年齡等特征作為輸入列，所需預(yù)測(cè)的分類是客戶是否購(gòu)買了自行車。4．3訓(xùn)練數(shù)據(jù)集填充模型使用1000個(gè)會(huì)員事例訓(xùn)練模型后得到的決策樹(shù)分類如圖1所示：圖1． 會(huì)員事例訓(xùn)練模型后得到的決策樹(shù)分類4．3．1圖中矩形表示一個(gè)拆分節(jié)點(diǎn)，矩形中文字是拆分條件。矩形顏色深淺代表此節(jié)點(diǎn)包含事例的數(shù)量，顏色越深包含的事例越多，如全部節(jié)點(diǎn)包含所有的1000個(gè)事例，顏色最深。經(jīng)過(guò)第一次基于年齡的拆分后，年齡大于67歲的包含36個(gè)事例，年齡小于32歲的133個(gè)事例，年齡在39和67歲之間的602個(gè)事例，年齡32和39歲之間的229個(gè)事例。所以第一次拆分后，年齡在39和67歲的節(jié)點(diǎn)顏色最深，年齡大于67歲的節(jié)點(diǎn)顏色最淺。節(jié)點(diǎn)中的條包含兩種顏色，紅色和藍(lán)色，分別表示此節(jié)點(diǎn)中的事例購(gòu)買和不購(gòu)買自行車的比例。如節(jié)點(diǎn)“年齡=67”節(jié)點(diǎn)中，包含36個(gè)事例，其中28個(gè)沒(méi)有購(gòu)買自行車，8個(gè)購(gòu)買了自行車，所以藍(lán)色的條比紅色的要長(zhǎng)。表示年齡大于67的會(huì)員有74．62%的概率不購(gòu)買自行車，有23．01%的概率購(gòu)買自行車。4．3．2在圖中，可以找出幾個(gè)有用的節(jié)點(diǎn)：1．年齡小于32歲，居住在太平洋地區(qū)的會(huì)員有72．75%的概率購(gòu)買自行車；2．年齡在32和39歲之間的會(huì)員有68．42%的概率購(gòu)買自行車；3．年齡在39和67歲之間，上班距離不大于10公里，只有1輛汽車的會(huì)員有66．08%的概率購(gòu)買自行車；4．年齡小于32歲，不住在太平洋地區(qū)，上班距離在1公里范圍內(nèi)的會(huì)員有51．92%的概率購(gòu)買自行車；4．4模型訓(xùn)練后，還無(wú)法確定模型的分類方法是否準(zhǔn)確?？梢杂媚Ｐ蛯?duì)300個(gè)會(huì)員的檢驗(yàn)集進(jìn)行查詢，查詢后，模型會(huì)預(yù)測(cè)出哪些會(huì)員會(huì)購(gòu)買自行車，將預(yù)測(cè)的情況與真實(shí)的情況對(duì)比，評(píng)估模型預(yù)測(cè)是否準(zhǔn)確。如果模型準(zhǔn)確度能滿足要求，就可以用于對(duì)新會(huì)員進(jìn)行預(yù)測(cè)。4．5在得到了分類模型后，將其他的會(huì)員在分類模型中查找就可預(yù)測(cè)會(huì)員購(gòu)買自行車的概率有多大。隨后自行車廠商就可以有選擇性的投遞廣告冊(cè)。5．結(jié)束語(yǔ)本文總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘的定義、目標(biāo)、相關(guān)領(lǐng)域及其一般方法，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)資料之豐富，現(xiàn)在在論文中提到的相關(guān)領(lǐng)域已有了一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的模型，限于篇幅不再一一列舉。作為一個(gè)新興的研究領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘仍然有許多問(wèn)題需要進(jìn)行深入研究。例如:從同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的不同層次上提取相應(yīng)的規(guī)則。確定一種方便、實(shí)用、統(tǒng)一的語(yǔ)言表達(dá)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο蠹夹g(shù)、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)及從國(guó)際互連網(wǎng)上抽取新的、有用的規(guī)則。當(dāng)然，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)同樣應(yīng)該包括對(duì)于所抽取規(guī)則的準(zhǔn)確性及數(shù)據(jù)的安全性、私密性的保護(hù)等領(lǐng)域的研究。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個(gè)發(fā)展十分快的領(lǐng)域， 隨著對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各領(lǐng)域日益廣泛的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)資源共享及技術(shù)發(fā)展的跨域，從而大大提高了工作效率，并帶來(lái)巨大的成功。21世紀(jì)是信息時(shí)代的社會(huì)，“信息不僅是資源，更是財(cái)富”，要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的騰飛，需依賴高新尖科技的發(fā)展，故利用提供的信息，充分進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，則將為數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用開(kāi)辟了廣闊的前景，也為人類的文明開(kāi)辟了一個(gè)嶄新的時(shí)代。l 參考文獻(xiàn)[1].蘇新寧，楊建林，江念南。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘[M].2006；[2].譚建豪。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].2009；[3].david hand，heikiki manrlla等著。宋俊，廖麗等譯[M].2003；[4].數(shù)據(jù)挖掘討論組，數(shù)據(jù)挖掘資料匯編；[5].朱明，：中國(guó)科技大學(xué)出版社2002，5；[6].張春陽(yáng)，周繼恩，劉貴全，(4)：249252；[7].Jiawei Han, Miecheline Kamber 著。范明，孟小峰 譯。數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)。機(jī)械工業(yè)出版社。寧可累死在路上，也不能閑死在家里！寧可去碰壁，也不能面壁。是狼就要練好牙，是羊就要練好腿。什么是奮斗？奮斗就是每天很難，可一年一年卻越來(lái)越容易。不奮斗就是每天都很容易，可一年一年越來(lái)越難。能干的人，不在情緒上計(jì)較，只在做事上認(rèn)真；無(wú)能的人！不在做事上認(rèn)真，只在情緒上計(jì)較。拼一個(gè)春夏秋冬！贏一個(gè)無(wú)悔人生！早安！—————獻(xiàn)給所有努力的人.學(xué)習(xí)參
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