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统计分析的作用

发布时间:2016-4-30 来源:SCRM中国 阅读:389

这样,从根到节点的一条路径就 对应一条合取规则。

这种方法实际上是根据信息论原理对数据库中存在的大设数据进行信息la分析,典型的决策树方法有分类回归树 (CART)等。决策树方法主要用于分类。

3.2.2.2统计分析方法

统计分析方法是利用统计学、概率论的原理对各属性进行 统计分析,从而找出它们之间的关系和规律。统计分析方法是 最基本的数据挖掘技术方法之一。在数据挖掘领域统计分析方 法最常用于分类和聚类。

3.2.2.3神经网络方法

神经网络方法的原理是模拟人脑的祌经元结构,以神经网 络和数学模型(MP模型)和揌EBB学习规则”建立起前馈式 网络、反馈式网络和自组织网络三大类多种祌经网络模型。基 于神经网络的数据挖掘工具具有对于非线性数据的快速建模能 力。通过将数据聚类、分类计算权值,将神经网络的知识体现 在网络连接的权值上。对于非线性和含有噪声的数据.神经网 络方法具有明显的优越性,适合对市场数据库的分析和建模。

由于对非线性数据的快速拟合能力,神经网络可用于分类、 聚类、特征挖掘等多种挖掘任务,在事物数据库的分析建模方 面具有更广泛的应用。

3.2.2.4粗集方法

粗集方法是由波兰教授帕夫拉克(PawUk)最早提出的, 在数据挖掘领域,该方法被应用于对不确定、不完全、不精确 的信息的分类和获取中。



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