分類算法在ERP系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、近十幾年來(lái)，計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用、人們獲取數(shù)據(jù)的手段日益完善、存放數(shù)據(jù)硬件設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)大量供應(yīng)和WWW的出現(xiàn)，這一切都導(dǎo)致各行各業(yè)的數(shù)據(jù)越來(lái)越多。而這些大量數(shù)據(jù)內(nèi)所含的隱含模式和知識(shí)也是無(wú)可估量的。人們淹沒(méi)在數(shù)據(jù)的海洋中，渴望了解數(shù)據(jù)背后所隱藏的知識(shí)和信息。因此人們迫切需要有關(guān)方法和技術(shù)能夠智能的從海量數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)和有用的信息?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的結(jié)合－－數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，DM)技術(shù)孕育而生。近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘研究

2、取得了許多成果。它包括關(guān)于關(guān)聯(lián)挖掘的研究、聚類和孤立點(diǎn)的挖掘研究、順序數(shù)據(jù)和時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘研究、相似搜索的數(shù)據(jù)挖掘研究、文本數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘研究、對(duì)現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘研究、WEB的數(shù)據(jù)挖掘研究、對(duì)數(shù)據(jù)挖掘工具與工作環(huán)境集成研究、數(shù)據(jù)挖掘查詢語(yǔ)言和數(shù)據(jù)挖掘可視化研究和數(shù)據(jù)分類的數(shù)據(jù)挖掘研究。其中分類挖掘算法也依據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的不同和技術(shù)的不斷更新而發(fā)展。以決策樹(shù)算法來(lái)看，從簡(jiǎn)單的決策樹(shù)ID3、CART、FACT等，到近幾年不斷出現(xiàn)的新算法如

3、C4.5、CLOUDS、PUBLIC、SLIQ、RAINFOREST、SPRINT等。分類算法在效率、可伸縮性、準(zhǔn)確性等方面都有很大的發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)的發(fā)展也同時(shí)為知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程，為企業(yè)的決策提供了有力工具?！　∑髽I(yè)資源管理(ERP)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用領(lǐng)域的一個(gè)方面。ERP是對(duì)一個(gè)企業(yè)的內(nèi)部資源進(jìn)行管理，使企業(yè)的物流、資金流和信息流形成一個(gè)閉環(huán)，是企業(yè)文化和組織構(gòu)架的體現(xiàn)。如今企業(yè)每天要做的各項(xiàng)決策越來(lái)越多，

4、每做一項(xiàng)決策都要花上大量的人力物力去分析大量的數(shù)據(jù)和表格。如果我們?cè)贓RP中引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)這無(wú)疑給企業(yè)帶來(lái)了新的契機(jī)。發(fā)掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的知識(shí)，從而強(qiáng)化跟蹤服務(wù)和信息分析能力。但是如果決策樹(shù)不穩(wěn)定，產(chǎn)生的決策規(guī)則可信度不高這勢(shì)必會(huì)給企業(yè)造成巨大的損失?！　”菊撐闹饕懻摿薈4.5分類算法的穩(wěn)定性問(wèn)題，決策樹(shù)算法是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法，它對(duì)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)變化非常敏感。一點(diǎn)細(xì)微的變化都會(huì)引起不同的分類規(guī)則。這樣將會(huì)給企業(yè)帶來(lái)錯(cuò)誤的決策，使企業(yè)