基于数据挖掘的模块评估新方法

关联规则挖掘在事务数据库中的应用越来越广泛。单维布尔方法提供了可伸缩的算法，用于挖掘各种关联和相关规则。基于限制的关联挖掘和顺序模式挖掘都是当前研究的重点。

以支持向量机（SVM）为代表的机器学习算法在数据挖掘中发挥着重要作用。SVM是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。在数据挖掘中，SVM因其处理高维数据和非线性数据的能力而受到青睐。 在支持向量机中，将数据点映射到更高维的特征空间，并使用超平面将数据点分隔开来。超平面是特征空间中将不同类别的点分开的决策边界。SVM的目标是找到最佳超平面，使超平面与支持向量（距离超平面最近的数据点）之间的间隔最大化。 SVM在数据挖掘中广泛应用于图像分类、文本分类、自然语言处理、生物信息学等领域。通过优化超平面和支持向量，SVM能够有效解决复杂的数据挖掘问题。

在数据挖掘领域，支持向量机是一种新兴且强有力的技术。它是一种机器学习算法，可用于分类和回归问题。支持向量机通过在高维特征空间中查找最佳决策边界来工作，该边界将不同类别的点分开。这使其在处理复杂数据集和识别非线性关系方面特别有效。

中国农业大学邓乃扬教授编著的专著，全面讲解支持向量机的原理、方法和应用。

支持向量机在数据挖掘中的应用主要体现在以下两个方面： 线性可分与非线性映射：在面对线性不可分的问题时，支持向量机通过使用非线性映射算法将低维空间的线性不可分样本转换为高维特征空间。此举实现了在高维特征空间中的线性可分，从而使得在高维空间对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。 结构风险最小化：支持向量机基于结构风险最小化理论，构建了特征空间中的最优分割超平面。这样一来，学习器能够获得全局最优解，并在样本空间中以某种概率控制期望风险的上界。

利用神经网络、逻辑回归和决策图表结合的新方法，开发了一种创新的破产/风险模型。新的变量选择过程使得该模型显著超越了传统商业模型。

现有的关联规则挖掘算法专注于频繁集搜索，并依赖于预设的支持度和置信度，存在较大的随机性和控制困难。此外，这些规则未能全面反映数据整体的相关性。为了克服这些问题，引入了非线性相关的概念，用于各种相关类型规则的挖掘，无需人为设定参数，显著提高了规则发现的效率。

国内一位教师撰写的数据挖掘教材，着眼于优化方法，深入探讨了支持向量机的应用。

针对高维数据的特性，即变量数远多于样本数，并且数据呈现异质性，基于众数回归分析和变量选择降维技术，提出了一种创新的特征选择方法。该方法利用局部二次逼近算法(LQA)和最大期望(EM)算法，提供了估计算法和最优调节参数的选取策略。通过模拟数据实验分析显示，该方法在非正态误差分布情况下，比传统的基于最小二乘和中位数的正则化估计方法具有更高的预测能力和稳健性。