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随着数据库和互联网的广泛应用，数据的规模呈指数地飞速增长。如何对它们快速有效地进行分析加工以获取所需知识，成为科学家们关注的焦点。本文对数据挖掘中的分类问题进行研究，给出了几个分类模型，并应用到实践中去,取得较好的效果。
全文共分五章。第一章综述了数据挖掘的背景、定义、方法以及分类问题的现状。第二章通过对传统的分类模型的改进，对偶然事件进行建模，以便更好地提取它们。在模型解法中引入极大熵方法，使模型求解大大简化。最后首次从分类角度对我国信用卡欺诈案例进行建模，有效地预测信用卡欺诈的发生。
决定
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Degree： 硕士
Mentor： 徐成贤
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Year： 2001
Language： Chinese
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