用数据挖掘做数学建模

2025年05月26日 15:26

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在数据挖掘中，数学建模发挥着重要作用。数学建模是将现实问题抽象为数学模型，利用数学方法分析和求解。而在数据挖掘中，根据数据分析者的目标，可以将数据挖掘任务分为模式挖掘（包括频繁模式、异常模式等）和模型挖掘（如预测建模、描述建模等）。预测建模是指根据数据线建立一个模型，然后应用这个模型来对未来的数据进行预测。根据被预测的变量的不同，可以区分为分类和回归。分类用于对离散的数据进行预测，典型应用包括信誉评估、医学诊断等；回归也用于对离散的数据进行预测，典型应用如性能预测。分类简单分为建立模型阶段和使用模型阶段，第一步是建立模型，用来构建模型的数据集被称为训练集，模型一般表示为分类规则、决策树或者数学公式；第二步是使用模型阶段，首先要测试模型的准确性，将测试集和由模型进行分类的结果进行比较，两个结果相同所占比率称为准确率，并且测试集和训练集必须不相关，以便对新数据进行分类，并进行数据预处理和分类方法评价。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类、支持向量机、神经网络、K 近邻分类等。
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