数据挖掘中的统计方法概述

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1、计算机测量与控制$%&&’$""（"%）综述·!"#·!"#$%&’()’*+%(’#’,&-!",&(".!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!文章编号："-)"(#,!.（%&&’）"%(&!"#(&#中图分类号：/0!"%$’"文献标识码：1数据挖掘中的统计方法概述赵广社，张希仁（西安交通大学，陕西西安)"&&#!）摘要：统计方法有成熟的数学基础，可以很好的对数据进行解释，在数据挖掘中有着大量的运用。文章回顾了数据

2、挖掘中常用的统计方法，包括传统的统计方法（回归分析、主成分分析、判别分析和聚类分析）和其他一些非机器学习的方法（模糊集、粗糙集和统计学习理论），分析了各种统计方法的优缺点。关键词：数据挖掘；回归分析；主成分分析；判别分析；聚类分析；模糊集；粗糙集；支持向量机/,&("0%1&2",3&*&2+&21*.4’15,26%’+2,7*&*)2,2,8231456789:;<=，231>5?@:A=8（?@’78B@7CDC89E8@F=A;@DG，?@’78)"&&#!，*<@87）9:+&(*1&：HD7D@;D@

3、I7JD=I<8@K6=;<7F=L7D6A=M7;=;CNL7D<;，=87MJ=DC@8D=AOA=DI<7A7ID=A@;D@I;CNP7D778P<7F=L6I<7OOJ@I7:D@C8@8P7D7L@8@89$Q8D<@;O7O=A，R=A=F@=R;D7D@;D@I7JD=I<8@K6=;6;=P6;67JJG，@8IJ6P@89DA7P@D@C87J;D7D@;D@I7JD=I<8@K6=;78PD=I<:8@K6=;R<@I<7A=8CDL7I<@8=J=7A8@89D=I<8@K6=$/<=7P

4、F78D79=;78PP@;7PF78D79=;CN=F=AG;D7D@;D@I7JD=I<8@K6=;7A=787JGS=P$;’<="(0+：P7D7L@8@89；A=9A=;;@C8787JG;@;；OA@8I@O7JICLOC8=8D787JG;@;；P@;IA@L@878D787JG;@;；IJ6;D=A@89787JG;@;；N6SSG;=D；AC69<;=D；;6OOCADF=IDCAL7I<@8=化。数据挖掘主要有统计方法（因为基本的数据分析来>引言自于这个领域，许多数据分析问题存在统计解决方法）

5、近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，和机器学习（它从另外的方式去处理数据，可以自动地其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切产生和证实假设，分别描述假设）两种方法。此文中主需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息要是回顾数据挖掘中的统计方法。和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析和科学探索等。?数据挖掘的统计方法知识挖掘最新的描述性定义是由E;7L7T$［#，,］%V"回归分析［"］：数据挖掘是从数据集中识别出有设有!个自变量（预报因子）"，⋯，"，#个U7GGG7P

6、等给出的"!效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的因变量$，⋯，$，相应的%组观测资料是"#非平凡过程。数据挖掘的基本过程和主要步骤如图"所"&"，⋯，"&#，$&"，⋯，$&#，&’"，%，⋯，%(示［"&］。用矩阵来表示，可得资料矩阵)’（$&!），+’（"&!），%*#%*!如果因变量$与自变量"，⋯，"之间有线性关系!"!式，且$的值又带有误差，于是有!$!’"&!,""!"","%!"%,⋯,"!!"!,#!，!’"，⋯(#(写成矩阵形式，就是""&""""⋯"!"$""$图"数据挖掘过程的步

7、骤"$"$⋯"#"$"&%""%"!%""’,数据挖掘是一个多学科领域［%］，包括数据库技术、#$%##%##⋯%#"%#"&#""#"!#!人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、统计问题就是从已知的资料矩阵)和+出发，如何求知识库系统、知识获取、信息检索、高性能计算和可视得上式中的这些未知常数，并且对误差#作出估计"&-.和推断。称为回归系数，而略去误差后的关系式"&-收稿日期：%&&’(&)(%"。$!’"&!,""!"","%!"%,⋯,"!!"!，!’"，⋯(/(基金项目：国家重点基础研究发展规

8、划项目（%&&"*+’&!#&,）称为回归方程。用最小二乘法求解。作者简介：赵广社（"!--(），男，陕西省乾县人，副教授，主要"&-回归是学习一个函数，这个函数是将数据项映射为从事图像测量与信息融合理论、数据挖掘与知识发现以及嵌入式系统的研究。第!"期赵广社：数据挖掘中的统计方法概述·#!$·!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!