国际商业智能与数据挖掘杂志

聚类是一种众所周知的数据挖掘方法，其目的是从数据集中提取有用的信息。集群在本质上可以是清晰的（具有明确的边界）或模糊的（具有模糊的边界）。本文讨论模糊。。。

数据挖掘美国国家选举研究（ANES）是这项研究的重点，该研究提供了丰富但不同的美国人投票选择信息来源。具体来说，我们使用数据挖掘分类构造决策树来选择。。。

数据挖掘（DM）有助于为企业提供对他们面临的问题的深刻见解，并有助于发现新的机会。它进一步帮助企业解决更复杂的问题并做出更明智的决策。DM是一个潜在的强大。。。

数据挖掘是从大量数据中提取有用知识的过程。为了进行数据挖掘，我们经常需要收集数据。然而，有时数据会在各方之间分发。隐私问题可能会阻止双方。。。

我们表明，对于二元分类变量，只要算法的所有其他参数相同，Gini和Pearson纯度度量将产生完全相同的树。给出了三元分类变量的反例。

本文提出了一个模型来提取从规模经济到提高市场质量的转折点。我们将日本一些领先制造公司的实际价值应用于我们提出的模型，以分析其准确性。签署人。。。