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针对现有决策树中ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点，提出一种利用优化法的思想来改进信患增益的算法。用ID3算法及改进后的算法建立金融企业决策树分类模型，利用某银行提供的客户信息和银行业务信息等数据，通过客户存款情况，探讨对金融客户进行分类，研究忠实客户的特征。实验中两个方案的比较表明，利用优化法算法来选择决策树分支取值，不但可以加快决策树的生长，而且最重要的是可以得到结构好的决策树，便于从中挖掘好的规则信息。特别是在使用决策树算法来挖掘的数据越多，算法的效率和性能就越好，算法的优越性就越明显。