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ATM的应用日益广泛,如何部署一个利用率高的ATM已成为一个值得探讨的问题。运用数据挖掘知识和决策树ID3算法,可以对已经部署ATM的地区进行分析,从而找出高利用率ATM地区的特征,并建立ATM选点模型,作为金融机构在何处部署高效的ATM的参考。
提出了一种具备自训练学习能力的ES-ID3决策树算法。该算法克服了传统ID3算法要求所有训练样本必须事先进行分类处理的约束,通过充分利用已采集但未进行分类的“准训练样本”进行自训练学习过程,非常适用于获取训练样本代价较高的环境,如医学病例样本采集等。对肝病中医辨症问题应用该算法,实验证明,无论从分类的准确性及对关键决策属性的提取能力,较之于传统ID3算法,该算法均有显著提高;算法结论能对医疗工作提...
对分类预测中广泛使用的ID3决策树算法进行了分析,指出了该算法的取值偏向性以及运算效率不高等缺点,在此基础上提出了一种改进的ID3算法并将其应用于某移动通信公司的客户流失预测。改进的算法通过属性加权克服取值偏向性,运用熵函数的递推性质并通过二元熵函数查表法显著地提高运算效率。应用结果表明,提出的改进算法性能明显改善。

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