数据挖掘分类技术在电信网络风险预警中的应用

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决策树和人工神经网络是数据挖掘分类任务中两项重要技术,各具特点,对不同的数据类型应采用不同的算法进行相应的研究应用。为了深入地说明各自的特点,根据决策树C5.0算法以及人工神经网络的BP网络模型的原理,按照数据挖掘的标准过程,应用SPSS Clementine作为工具对电信网络风险进行了预警,并对结果进行了比较研究,验证了两种数据挖掘分类技术的一些性能差异。本文分析了数据挖掘技术中常用的决策树和神经网络两种算法,为以后对电信网络风险预警提供了一种研究角度和方法。
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