基于 C4．5决策树的股票数据挖掘

• 作者: 王领 胡扬
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 决策树 技术指标 C4 .5 股票预测
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.10.005

摘要

由于目前利用数据挖掘算法对股票分析和预测存在数据量及技术指标等方面的问题，本文基于对股市数据的分析，适当选取某些指标作为决策属性，利用C4．5决策树分类算法进行分类预测。主要对股票技术指标进行介绍和优化，对C4．5算法的效率进行改进。改进后的算法结合优化的技术指标不仅能够提高数据挖掘的执行效率，同时也能在股票预测方面得到更高的收益。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王领	四川大学计算机学院	6	26	2.0	5.0
2	胡扬	四川大学计算机学院	8	42	2.0	6.0