基于信息擴(kuò)散的預(yù)測(cè)建模技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用.pdf

1、信息時(shí)代，誰(shuí)掌握了信息，就掌握了機(jī)遇。在金融、商業(yè)、通信、軍事、生物、媒體等領(lǐng)域存在大量的信息，如何從這些浩如煙海的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)，成為人們一直追求的目標(biāo)。數(shù)據(jù)挖掘的誕生標(biāo)志著人們開(kāi)始能夠發(fā)掘和利用知識(shí)，不會(huì)在龐大的數(shù)據(jù)面前束手無(wú)策。大量的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)諸如清洗、整理、分類、聚類、回歸等數(shù)據(jù)挖掘操作之后，成為有效的信息提供載體，人們可以發(fā)現(xiàn)深層次的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，提取和發(fā)現(xiàn)由于海量數(shù)據(jù)而受到隱藏的模式和模型。數(shù)據(jù)挖掘中的預(yù)測(cè)建模技術(shù)是一種有效

2、手段，線性回歸模型以及在其基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的多元回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等均成為人們分析數(shù)據(jù)，描述數(shù)據(jù)的重要工具。然而，線性回歸模型由于其自身計(jì)算過(guò)程的約束，受到數(shù)據(jù)的粗差影響較大，結(jié)果不夠穩(wěn)定，需要探求新的解決方案。 數(shù)據(jù)說(shuō)到底是一種信息，在目前人類的認(rèn)識(shí)手段還有限的情況下，并不可能得到需要的所有樣本，即樣本具有非完備性，然而人們也并沒(méi)有因此放棄對(duì)于客觀世界的研究，提出了很多行之有效的方案來(lái)解決這一問(wèn)題，模糊信息理論就是其中一種。在模糊信

3、息論看來(lái)，每一個(gè)觀測(cè)點(diǎn)不僅僅是一個(gè)有數(shù)值意義的觀察值，而且是具備一定模糊信息的信息擴(kuò)散點(diǎn)，向“周圍”發(fā)散信息，同時(shí)也從“周圍”接受信息，這就是所謂的信息擴(kuò)散。這樣，一組有限的觀測(cè)向量成為一個(gè)蘊(yùn)涵著很多模糊信息的信息群體。這種直接從原始數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)獲得信息的估計(jì)方式就是信息擴(kuò)散估計(jì)，它比起傳統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)方法有更廣泛的應(yīng)用，擺脫了對(duì)原始分布的假設(shè)，對(duì)數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)的把握更加準(zhǔn)確。 由此，將信息擴(kuò)散理論引入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，能夠更好的解決實(shí)際