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数据挖掘在复杂决策中的应用

目录

数据挖掘在复杂决策中的应用（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

数据挖掘概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1定义与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

数据挖掘技术在决策支持系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.1决策树分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.2聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.3回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.4预测分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.5关联规则分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

复杂决策问题的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1生产管理优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2医疗诊断辅助．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.3消费者行为预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.4金融风险评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

实施策略与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.1技术实施路径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2应用场景选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.3面临的问题与解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

结论与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.1主要发现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.2对未来研究的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

数据挖掘在复杂决策中的应用（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

一、数据挖掘技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

数据挖掘定义与目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.1数据挖掘定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.2数据挖掘的目的与重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

数据挖掘技术分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.1监督学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.2非监督学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.3半监督学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.4强化学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

二、数据挖掘在复杂决策中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

商业决策中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.1市场分析与营销策略．．．．．．．．．．．．．．．