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1、當(dāng)前,無(wú)論是在學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界,數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)都是一個(gè)相當(dāng)熱門(mén)的專題,它是從大量數(shù)據(jù)源中,利用模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)的技術(shù)、篩選發(fā)現(xiàn)新的有意義的關(guān)系、模式和趨勢(shì)的方法。 數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)交叉性的學(xué)科領(lǐng)域,受多個(gè)學(xué)科的影響,包括數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和可視化等。所以數(shù)據(jù)挖掘并不只是一種技術(shù)或是一套軟件,而是數(shù)種專業(yè)技術(shù)的綜合應(yīng)用。其中有相當(dāng)大一部分是建立在統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上的,如預(yù)測(cè)模型中應(yīng)用較廣泛的
2、回歸和時(shí)間序列的方法。數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)難題是異常挖掘,而另一新興學(xué)科-統(tǒng)計(jì)診斷中的相關(guān)理論很大程度上解決了這一難題。本文在前人的研究基礎(chǔ)上,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的理論進(jìn)行研究,從統(tǒng)計(jì)的角度出發(fā),研究了數(shù)據(jù)挖掘中異常點(diǎn)、影響點(diǎn)挖掘的相關(guān)理論。 我們?cè)诘谝徽轮薪榻B了數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)診斷的發(fā)展情況和國(guó)內(nèi)、外的研究現(xiàn)狀,并介紹了本文的主要工作。 第二章給出了本文涉及到的相關(guān)理論的綜述,包括數(shù)據(jù)挖掘、線性模型、統(tǒng)計(jì)診斷的相關(guān)理論。 第三
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