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复杂数据挖掘模型结果的解释

第三,将统计学的新方法用于数据挖掘过程之中,如概率 分析网(PLN)、贝叶斯网络和概率进化弊法等。从数据挖掘的 国际发展来看,研究的重点已转向系统应用和方法创新,注重 多学科之间的相互渗透,数据挖掘技术与统计学方法的集成将 成为必然的趋势,因此在本书的基础上还可以进一步研究数据 挖掘方法创新中的统计学前沿技术和方法。附录B复杂数据挖掘模型结果的解释(对应 分析方法)

模型按照经济规律对数据挖掘模型的结果进行解释,才能 最终指导决策制定。做出这种解释除了要具备经济学知识和具 备相关领域的专业知识外,模型所采用的技术手段也相当重要。 由于现实数据库中的大部分数据是以分类变里的形式储存的, 一般的分析甚至是非线性分析都很难直观地揭示出变ffl之间以 及变量类别之间的联系,这里引人对应分析的思想和方法。