指标筛选技术在神经网络数据挖掘中的应用
神经网络中的特征选择方法与技巧
神经网络中的特征选择方法与技巧在机器学习领域中，特征选择是一个重要的任务，它能够帮助我们从大量的特征中选择出最具有代表性的特征，以提高模型的性能和泛化能力。
神经网络作为一种强大的机器学习模型，也需要进行特征选择来优化其性能。
本文将介绍神经网络中常用的特征选择方法和技巧。
一、过滤式特征选择过滤式特征选择是在训练模型之前对特征进行筛选，常用的方法包括相关性分析和方差分析。
相关性分析通过计算特征与目标变量之间的相关系数来衡量特征的重要性，常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
方差分析则是通过比较特征的方差来判断其对目标变量的影响程度。
这些方法简单直观，计算效率高，但是忽略了特征之间的相互关系。
二、包裹式特征选择包裹式特征选择是将特征选择过程嵌入到模型训练中，通过反复训练模型并评估特征的重要性来选择最佳的特征子集。
常见的包裹式特征选择方法包括递归特征消除和遗传算法。
递归特征消除是一种自底向上的贪心算法，通过反复训练模型并剔除最不重要的特征来选择最佳的特征子集。
遗传算法则是一种模拟自然选择的优化算法，通过模拟进化过程来搜索最佳的特征子集。
这些方法能够考虑特征之间的相互关系，但是计算复杂度较高。
三、嵌入式特征选择嵌入式特征选择是将特征选择过程融入到模型训练中，通过正则化项或其他约束来约束特征的重要性。
常见的嵌入式特征选择方法包括L1正则化和决策树剪枝。
L1正则化通过在损失函数中添加L1范数惩罚项来约束特征的重要性，能够将不重要的特征的权重置为零，从而实现特征选择的效果。
决策树剪枝则是通过剪枝操作来降低决策树模型的复杂度，从而实现特征选择的效果。
这些方法能够直接优化模型的性能，但是需要事先选择合适的模型和正则化参数。
四、特征选择技巧除了上述的特征选择方法，还有一些特征选择的技巧可以帮助我们更好地选择特征。
首先，我们可以通过特征重要性排序来选择最具有代表性的特征。
特征重要性可以通过模型的权重、特征的信息增益或其他指标来计算。
数据挖掘的功能及应用作业
数据挖掘的其他基本功能介绍一、关联规则挖掘关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。
关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。
1、 基本概念设},,,{21m i i i I =是项组合的记录，D 为项组合的一个集合。
如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合D 。
我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如A 游泳衣，B 太阳镜，B A ⇒，但是A B ⇒得不到足够支持。
在规则挖掘中涉及到两个重要的指标：① 支持度 支持度n B A n B A )()(⇒=⇒，显然，只有支持度较大的规则才是较有价值的规则。
② 置信度 置信度)()()(A n B A n B A ⇒=⇒，显然只有置信度比较高的规则才是比较可靠的规则。
因此，只有支持度与置信度均较大的规则才是比较有价值的规则。
③ 一般地，关联规则可以提供给我们许多有价值的信息，在关联规则挖掘时，往往需要事先指定最小支持度与最小置信度。
关联规则挖掘实际上真正体现了数据中的知识发现。
如果一个规则满足最小支持度，则称这个规则是一个频繁规则；如果一个规则同时满足最小支持度与最小置信度，则通常称这个规则是一个强规则。
关联规则挖掘的通常方法是：首先挖掘出所有的频繁规则，再从得到的频繁规则中挖掘强规则。
在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。
关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。
应用的例子：* 日本超市对交易数据库进行关联规则挖掘，发现规则：尿片→啤酒，重新安排啤酒柜台位置，销量上升75%。
* 英国超市的例子：大额消费者与某种乳酪。
那么，证券市场上、期货市场上、或者上市公司中存在存在哪些关联规则，这些关联规则究竟说明了什么？关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况，如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
利用AI技术进行数据挖掘的方法与步骤
利用AI技术进行数据挖掘的方法与步骤一、引言数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程，它涉及到选择合适的技术和方法来发现隐藏在大数据背后的潜在关系和模式。
随着人工智能（AI）技术的快速发展，利用AI进行数据挖掘已成为实现精确分析和深入集市了解客户行为的重要手段。
本文将介绍利用AI技术进行数据挖掘的方法与步骤。
二、准备阶段在进行数据挖掘之前，我们需要明确以下几个方面：1. 目标：定义清楚所要解决的问题或达到的目标。
例如，预测销售额增长趋势或发现客户购买偏好。
2. 数据收集：收集与目标相关的数据，并对其进行清洗和整理。
这包括去除重复值、处理缺失值和异常值等。
三、特征工程特征工程是指通过对原始数据进行加工处理，提取出更有用且具有代表性的特征来辅助机器学习模型建立。
以下是一些常见的特征工程方法：1. 特征选择：根据特征与目标变量之间的关系选择最有价值的特征。
常用方法包括相关系数分析和方差分析等。
2. 特征转换：通过对原始数据进行不同的转化，例如取对数、平方根等，来提升特征的表达能力。
3. 特征创造：利用领域知识或专业经验构建新的特征，从而增加模型的预测能力。
四、模型选择与训练在选择模型时，需要考虑数据类型、目标和业务需求。
以下是几种常见的AI模型应用于数据挖掘的情况：1. 决策树：通过一系列决策节点构建一棵树结构，从而实现对数据的分类或者回归预测。
2. 支持向量机（SVM）：将原始数据映射到高维空间，寻找最优超平面分割不同类别的样本点。
3. 神经网络：由多个神经元层组成的网络结构，通过反向传播算法调整权重和偏置值以实现对数据的分类或者回归。
五、模型评估与优化在训练完成后，需要对模型进行评估并进行优化以提高准确性和性能。
以下是几个常见的评估指标和优化方法：1. 评估指标：例如准确率、精确率、召回率和F1-Score等，用于衡量模型的预测能力。
2. 交叉验证：将数据划分为训练集和测试集，通过多次训练和验证来评估模型的稳定性和泛化能力。
神经网络在数据挖掘中的应用
神经网络在数据挖掘中的应用随着计算机科学的快速发展，数据挖掘技术已经成为了数据分析领域中的重要手段。
它可以从庞大的数据集中发现隐藏的模式和规律，帮助人们预测未来趋势，优化决策。
在数据挖掘中，神经网络是一种非常重要的工具，它在各种数据挖掘任务中都具有重要的应用价值。
本文将介绍神经网络在数据挖掘中的应用，并探讨其未来发展方向。
一、神经网络简介神经网络是一种模拟生物神经系统的计算机模型，它可以通过学习发现数据中复杂的模式，并用于分类、预测和优化等任务。
神经网络由许多神经元组成，这些神经元之间构成了一个复杂的网络结构。
在神经网络的学习过程中，神经元之间会自动调整其连接权重，从而实现对训练数据的拟合。
二、1.分类在分类任务中，神经网络被广泛应用。
通过对已经分类的数据进行学习，神经网络可以自动地对新数据进行分类。
神经网络的分类精度通常比传统的分类算法要高，尤其是在处理非线性分类问题时效果更加明显。
例如，在银行领域，可以使用神经网络对信用风险进行分析，帮助银行挑选优质的客户，提高贷款的审核效率；在生物信息学领域，可以使用神经网络对未知蛋白质进行分类，以了解其功能、性质等信息。
2.预测神经网络也可以被应用于预测任务中。
通过对已有的数据进行学习，神经网络可以学习到数据中的规律和趋势。
然后，使用已经学习到的规律和趋势，可以对未来数据进行预测。
例如，在股市预测方面，可以使用神经网络对股票价格进行预测；在气象学方面，可以使用神经网络对未来的气象数据进行预测并进行相应的调整。
3.优化神经网络还可以被用于优化任务中。
在这种任务中，神经网络可以学习到某个系统的局部规律，然后使用这些规律进行优化操作。
在一些大规模、高维的优化问题中，神经网络比其他算法更具有优势。
例如，在交通规划方面，可以使用神经网络对交通网络的优化进行分析，在学校排课方面，可以使用神经网络对课表进行排列，以减少教室的使用率，提高学校的资源利用率。
三、神经网络在数据挖掘中的发展方向随着数据挖掘技术的不断发展，神经网络也在不断发展中。
数据挖掘技术及应用研究
数据挖掘技术及应用研究一、引言数据挖掘技术是指从大量数据中提取出有价值的信息，并利用这些信息进行决策、规划等活动的技术。
它涉及多个学科领域，如数据管理、统计学、机器学习等。
随着信息技术的迅速发展，数据挖掘技术在各行各业得到了广泛的应用。
本文将重点介绍数据挖掘技术的基本概念、主要方法和应用领域。
二、数据挖掘技术的基本概念1. 定义数据挖掘技术是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的一种机器学习技术。
2. 特点数据挖掘技术主要具有以下特点：（1）可处理大规模数据；（2）能够自动发现数据中的关联性和趋势；（3）可以处理复杂的数据类型和结构，例如文本、图像等；（4）能自动学习人类难以发现的知识和模式。
三、数据挖掘技术的主要方法1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从数据集中发现不同数据项之间的关系。
例如，超市销售数据中发现“啤酒”和“尿布”之间存在关联性，即购买尿布的顾客很有可能同时购买啤酒。
关联规则挖掘主要采用Apriori算法。
2. 分类和聚类分类是指将数据对象划分到不同的预定义类别中。
例如，将客户划分为“高消费”、“中等消费”、“低消费”等。
聚类是指将数据对象划分到若干个不同的组中，具有相似特征的对象被划分到同一组中。
3. 决策树和神经网络决策树和神经网络是两种常用的数据挖掘技术。
决策树是一种树形结构，用于对数据集进行分类或预测。
神经网络是一种模拟人脑构造的模型，能够学习从输入到输出的映射关系。
两种方法都需要大量的数据和计算资源。
四、数据挖掘技术的应用领域1. 金融行业数据挖掘技术在金融业中广泛应用。
例如，银行可以利用数据挖掘技术对客户进行分类，识别高风险客户；保险公司可以通过挖掘历史数据，预测赔付金额和风险等级。
2. 零售业数据挖掘技术可以帮助零售企业更好地了解客户需求和购买习惯，以便实施精准营销和促销策略。
例如，超市可以通过分析销售数据，预测客户对某种新产品的需求程度。
3. 医疗行业数据挖掘技术在医疗行业的应用非常广泛。
数据挖掘与神经网络的结合
数据挖掘与神经网络的结合数据挖掘与神经网络的结合是当今科技领域中非常热门的研究方向。
随着互联网的迅猛发展和大数据时代的来临，数据的规模和复杂性都急剧增加，传统的数据挖掘方法面临着巨大的挑战。
而神经网络作为一种强大的模式识别和学习的工具，能够有效地处理大规模的、复杂的非线性数据，为数据挖掘提供了新的思路和方法。
数据挖掘是从大规模数据集中发现有用信息的过程。
它包括从数据中提取出隐藏的模式、趋势和规律，并利用这些知识做出预测和决策。
传统的数据挖掘方法主要基于统计学和机器学习的技术，如决策树、聚类、关联规则挖掘等。
然而，这些方法在处理大规模、高维度、非线性的数据上存在一定的局限性。
而神经网络作为一种模拟人脑神经元网络的计算模型，被认为是解决复杂问题的有效工具。
神经网络是一种由大量互联的神经元组成的计算系统，它模拟了人脑中神经元之间的连接和传递信息的方式。
神经网络能够从数据中学习并建立一种复杂的非线性映射关系，实现模式识别、分类和预测等功能。
相比传统的数据挖掘方法，神经网络具有更强的非线性建模能力和更强大的泛化能力，能够更好地处理复杂的数据关系。
将数据挖掘和神经网络相结合，可以充分发挥两者的优势。
首先，神经网络可以作为一个强有力的数据挖掘工具，应用于特征提取、数据降维、分类和预测等任务。
通过训练神经网络，可以学习到数据中的潜在特征和规律，从而提高数据挖掘的准确性和效果。
其次，数据挖掘可以为神经网络提供更好的数据预处理和特征选择，从而加速网络的训练和提高泛化能力。
数据挖掘方法可以帮助神经网络识别和过滤无关的特征，减少数据的干扰，提高网络的性能和效率。
数据挖掘与神经网络的结合在各个领域都有着广泛的应用。
在金融领域，通过对历史交易数据进行挖掘和建模，可以预测股票价格的波动和市场的走势，辅助投资决策。
在医疗领域，通过分析大量的病例数据和基因数据，可以发现潜在的疾病风险因素和治疗方法，提供个性化的医疗服务。
在电商领域，通过对用户的浏览、点击和购买行为数据进行挖掘，可以实现个性化推荐和精准营销，提升用户的购物体验和消费满意度。
数据挖掘中的特征选择和聚类分析
数据挖掘中的特征选择和聚类分析数据挖掘是一种利用计算机技术对大量数据进行深入分析和处理的方法。
数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现规律、模式和趋势等信息。
其中，特征选择和聚类分析是数据挖掘中的两个重要步骤。
本文将深入探讨这两个步骤的相关概念、方法和应用。
一、特征选择特征选择是数据挖掘中的一项重要技术。
其目的是从原始数据中选择出最具有代表性和有效性的特征子集，以提高数据挖掘的准确性和效率。
特征选择可以帮助我们减少数据的维度，减少数据处理的时间和成本，还可以帮助我们发现数据中的规律和模式。
下面将介绍特征选择的方法和应用。
1.方法（1）过滤式特征选择：过滤式特征选择是在特征提取之前对所有特征进行筛选，选出与分类或回归任务相关性最高的特征。
常用的方法有相关系数法、卡方检验法、互信息法等。
（2）包裹式特征选择：包裹式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归模型中，通过评估分类或回归结果的精度来选择最佳特征子集。
常用的方法有遗传算法、模拟退火算法、梯度下降法等。
（3）嵌入式特征选择：嵌入式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归算法中，通过自动学习特征的权重和重要性来选择最佳特征子集。
常用的方法有决策树、支持向量机、神经网络等。
2.应用特征选择可以在许多领域中得到广泛应用，例如医学诊断、金融风险管理、文本分类等。
在医学诊断中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的生物标志物，以提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
在金融风险管理中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的财务指标，以预测市场波动和风险。
在文本分类中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的单词或短语，以自动判断文本的主题和情感。
二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的一项常用技术。
其目的是将相似的数据点划分到同一类别中，以发现数据的内在结构和特征。
聚类分析可以帮助我们识别数据中的模式、群组和异常值等信息，还可以帮助我们预测未来的趋势和变化。
如何运用AI技术进行数据挖掘与分析
如何运用AI技术进行数据挖掘与分析一、引言随着科技的不断进步和发展，人工智能（AI）技术在各个领域逐渐得到了应用。
其中，数据挖掘和分析作为AI技术的一个重要应用方向，具有广泛的应用前景和深远的影响。
本文将介绍如何运用AI技术进行数据挖掘与分析，并探讨其在实际业务中的应用。
二、概述数据挖掘与分析数据挖掘是通过自动或半自动的方式从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
而数据分析则是对这些信息和知识进行解释、推理和预测等操作的过程。
AI技术通过模拟人类智能，可以帮助我们更加高效地进行数据挖掘和分析工作。
三、使用机器学习算法进行特征选择在进行数据挖掘与分析之前，首先需要对原始数据进行处理和准备工作。
其中一个关键环节就是特征选择。
特征选择是指从原始数据中选择出最具代表性和区分度的特征，以提高模型性能并降低计算复杂度。
传统方法通常需要人工选取特征，但这种方法费时费力且效果不佳。
AI技术的机器学习算法可以帮助我们自动选择最佳特征。
通过训练模型并应用相关算法，机器学习可以从海量数据中识别出与目标变量相关性较高的特征。
这样不仅能够降低人工成本，还可以提高数据挖掘与分析的准确性和效率。
四、利用深度学习进行模式识别在进行数据挖掘与分析时，模式识别是一个重要的环节。
传统方法通常需要人工定义规则和特征来实现模式识别，且存在局限性。
而深度学习作为AI技术的一种重要应用方式，通过构建神经网络模型来实现模式识别具有相对较好的效果。
利用深度学习进行模式识别时，首先需要采集大量具有标签的样本数据，并利用这些数据训练神经网络。
训练完成后，该神经网络便可以根据输入的新样本将其归类到相应的类别中。
通过深度学习进行模式识别可以提高数据挖掘与分析的准确性和鲁棒性，并且更加符合实际业务需求。
五、使用自然语言处理进行文本情感分析在数据挖掘与分析中，文本情感分析是一个重要的领域。
人们在社交媒体、评论和客户反馈等地方大量产生的文本数据蕴含着丰富的情感信息，如何用AI技术对这些数据进行有效挖掘是许多企业和研究机构关注的问题。
深度学习技术在数据挖掘中的应用
深度学习技术在数据挖掘中的应用近年来，深度学习技术在数据挖掘领域得到了广泛的应用。
深度学习技术以神经网络为基础，通过多层次的非线性变换，将原始数据转化为更具表示能力的特征表示，从而实现对复杂数据的分析和理解。
本文将介绍深度学习技术在数据挖掘中的应用，并探讨其优缺点。
一、深度学习技术在图像识别中的应用深度学习技术在图像识别中的应用是其最为经典的应用之一。
传统的图像识别方法主要基于手工构造的特征表示，例如SIFT、HoG等。
这些特征表示虽然在一定程度上可以提高图像识别的准确率，但构造过程繁琐且受限于人类直觉，无法全面捕捉图像的特征。
深度学习技术通过神经网络自动学习特征表示，不仅降低了特征构造的负担，还能够发现更加高度抽象的特征。
在图像分类任务中，深度学习技术已经超越了传统的手工特征方法，在多个数据集上都取得了最优结果。
二、深度学习技术在自然语言处理中的应用深度学习技术在自然语言处理领域也有广泛的应用。
自然语言处理是指计算机技术与人类语言学的交叉学科，旨在实现机器对自然语言的理解和应用。
深度学习技术通过神经网络模型，能够解决自然语言处理中的语义理解、机器翻译、文本分类、信息抽取等多个任务。
深度学习技术在自然语言处理中的应用也面临一些挑战。
例如，不同的自然语言之间存在着词汇和语法的差异，模型的泛化能力较差；同时，深度学习模型需要海量的数据进行训练，但对于一些特定领域的任务，数据可能比较有限，难以获取。
三、深度学习技术在推荐系统中的应用推荐系统是指基于用户历史行为、兴趣等信息，为用户推荐其感兴趣的商品、音乐、电影等信息的系统。
深度学习技术在推荐系统中可以通过神经网络模型，学习用户兴趣的高度抽象表示，从而提高推荐系统的精准度和效果。
与传统的推荐算法相比，深度学习技术在模型的表示能力和预测准确度上具有更显著的优势。
但深度学习模型的运算量大，对硬件设备的要求也较高。
四、深度学习技术在金融领域中的应用深度学习技术在金融领域中也有广泛的应用。
数据筛选方法
数据筛选方法数据筛选是指根据特定的条件和要求，从大量的数据中挑选出符合要求的数据。
在大数据时代，数据筛选变得尤为重要，因为只有筛选出有价值的数据，才能为决策提供准确的支持。
本文将介绍几种常见的数据筛选方法。
一、基于条件的筛选方法基于条件的筛选方法是指根据特定的条件，从数据集中筛选出符合条件的数据。
常见的条件包括数值范围、逻辑关系、文本匹配等。
1. 数值范围筛选：通过设置数值的上下限，筛选出在指定范围内的数据。
例如，从销售数据中筛选出销售额在1000到5000之间的产品。
2. 逻辑关系筛选：根据逻辑关系，筛选出满足特定条件的数据。
例如，从客户数据中筛选出年龄大于等于18岁且购买次数超过3次的客户。
3. 文本匹配筛选：通过设置关键词或者正则表达式，筛选出符合文本要求的数据。
例如，从新闻数据中筛选出包含“疫情”关键词的新闻报道。
二、基于统计指标的筛选方法基于统计指标的筛选方法是指根据数据的统计特征，筛选出符合特定要求的数据。
常见的统计指标包括平均值、中位数、标准差等。
1. 平均值筛选：通过设置平均值的上下限，筛选出超过或者低于平均值的数据。
例如，从股票数据中筛选出涨幅高于平均涨幅的股票。
2. 中位数筛选：通过设置中位数的上下限，筛选出位于中位数范围内的数据。
例如，从房价数据中筛选出位于中位数以上的房屋。
3. 标准差筛选：通过设置标准差的阈值，筛选出数据波动较大或较小的数据。
例如，从销售数据中筛选出销售额波动大于标准差的产品。
三、基于机器学习的筛选方法基于机器学习的筛选方法是指利用机器学习算法，通过训练模型来筛选数据。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
1. 决策树筛选：通过构建决策树模型，根据特征值进行分支，从而筛选出符合要求的数据。
例如，通过决策树模型筛选出购买力较高的客户。
2. 支持向量机筛选：通过构建支持向量机模型，将数据分为不同的类别，从而筛选出特定类别的数据。
例如，通过支持向量机模型筛选出属于某个特定群体的用户。
数据挖掘中神经网络技术的应用探讨
（ ） 规模 并行分布 处理结构 ， ３大 信息按 内容分布 在整个 网络 上 ， 息处 理是在 大量 神经元 中平行 而又 信
有层 次地进行 。
（） ４ 鲁棒性 ， 即容错性和联想功能 。
邓春红 方 群
（ 安徽机电职业技术学院 信息工程系，安徽 芜湖 ２ １０ ；２安徽师范大学 数学计算机学院，安徽 芜湖 ２ １０ ） Ｉ ４００ ４００
摘
要： 介绍 了在数据挖掘 中应用广泛 的神经网络、 向传播神经 网络技术 ． 反 以及 反向传 播神经算法在性 能方
面 的特 点 ， 绍 了反 向传 播 在 数 据 挖 掘 中 的 实 用 模 型 ， 后 阐述 了数 据 挖 掘 方 法 与 神 经 网络 模 型 结 合 的广 阔 介 最
前景 。
关键词： 神经 网络 ； 反向传播 网络 ； 数据挖 掘
中图分类号：Ｐ ８ Ｔ １３ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ；６ ３ １９ ２ ０ ） ３ ０ ２ 一 ３ １ ７— ７ ４（ ０ ６ ０ — ０ ７ ｏ
作者简介 ｔ 邓春 红（９ ０ ） 男， １７ 一 ． 安徽 芜湖人 ， 安徽机 电职业技术学 院讲 师。
收稿 日期：０ ６－２ １ ２０ － －８ ０
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２ — ７
维普资讯
而前者使用的更加广泛９ 。
２反 向传播神经网络 （ａｋ Ｐｏ ａａ ｏ Ｎ ｔｏｋ Ｂ Ｎ） Ｂ ｃ ｒｐｇｔ ｎ ｅ ｒ： Ｐ ｉ ｗ
２１ Ｂ Ｎ 原 理 ． Ｐ
反 向传 播神经 网络 是一种 多层 前馈神 经 网络 ， 以实现 从输入 到输出的任意 的非线性 映射 ， 可 由于权值
基于神经网络的数据挖掘方法
基于神经网络的数据挖掘方法随着信息时代的不断发展，数据的产生和存储量呈现爆炸式增长。
如何从海量数据中提取有用的信息，成为了我们面临的一项重要的挑战。
而数据挖掘技术，就是一种从大量数据中提取有用信息的方法。
在这篇文章中，我们将介绍基于神经网络的数据挖掘方法。
一、神经网络概述神经网络是一种从生物学启发得出的机器学习算法。
它由许多个简单的、处理能力较弱的单元（即“神经元”）组成，这些神经元之间通过连接来传递信息。
每个神经元都有自己的权重和阈值，用于确定它们接收到输入时所产生的输出。
神经网络的目的，就是通过在训练数据上反复调整每个神经元的权重和阈值，来实现对输入数据的分类、回归等任务。
二、神经网络在数据挖掘中的应用神经网络在数据挖掘中广泛应用于分类、预测、聚类、关联规则挖掘等任务。
具体地说，神经网络可以被用来建立一个分类器，通过学习一定的输入-输出映射关系，在未知输入数据的情况下，识别并预测其对应的标签。
神经网络也可以用来进行预测，例如通过历史销售数据的学习，预测未来的销售收入。
此外，神经网络可以进行聚类，即将一组数据分成几个相似的群体，其中每个群体都具有不同的特征。
最后，神经网络还可以用于关联规则挖掘，它可以发现不同变量之间的相互关系，如一个变量是否会影响其他变量的值。
三、神经网络的特点与传统的统计模型相比，神经网络具有以下几个特点：1. 可以适应非线性模型：神经网络不需要遵循线性假设，可以处理非线性关系。
正是因为这个原因，神经网络在处理非线性问题上表现得更加优秀。
2. 具有强的自适应能力：人们发现，神经网络在处理模糊的、不确定的、复杂的问题上能够自适应地进行学习，并且表现出非常强的鲁棒性和容错性能。
3. 通用性强，可扩展性好：神经网络具有很强的通用性，能够处理各种数据类型和结构。
同时，神经网络可扩展性好，能够支持大规模的分布式计算。
四、神经网络的应用神经网络已经在很多领域得到广泛的应用，例如金融、医疗、电力、制造等。
数据挖掘的算法和应用案例
数据挖掘的算法和应用案例数据挖掘是一种从大量数据中提取潜在模式和知识的过程。
它结合了统计学、人工智能和机器学习等多个领域的技术和方法，在各个行业和领域都有广泛的应用。
本文将介绍一些常见的数据挖掘算法和应用案例。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据中项与项之间的关联关系。
这种技术广泛应用于市场营销、购物篮分析和推荐系统中。
以购物篮分析为例，通过挖掘顾客购买商品之间的关联规则，商家可以了解客户的购物习惯和喜好，从而进行更加精准的商品推荐和促销活动。
二、分类与回归分类与回归是一类有监督学习的数据挖掘算法，它用于将数据分为不同的类别或预测数据的数值。
在医疗领域中，可以利用分类算法对患者的病情进行预测和诊断。
例如，通过对患者的病历数据进行训练，建立一个分类模型，可以在未来的新病例中预测患者是否得某种疾病。
三、聚类分析聚类分析是一种无监督学习的数据挖掘算法，其目标是将相似的对象归为一类。
在市场细分和社交网络分析中，聚类分析被广泛应用。
例如，一家电商公司可以利用聚类分析将用户划分为不同的群体，然后针对不同群体的用户制定个性化的营销策略。
四、异常检测异常检测用于识别与普通模式不符的异常数据。
在金融领域，异常检测可以用于发现金融欺诈行为。
通过对历史交易数据进行异常检测，银行可以及时发现不寻常的交易模式，并采取相应措施保护客户的资金安全。
五、文本挖掘文本挖掘用于从大量的文本数据中提取有价值的信息和知识。
在舆情分析和情感分析中，文本挖掘被广泛应用。
例如，通过对社交媒体上用户的评论进行情感分析，可以了解用户对某个产品或事件的态度和观点。
六、推荐系统推荐系统是通过分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐。
在电商和视频网站中，推荐系统能够根据用户的兴趣和喜好，为他们推荐符合其口味的商品或视频。
通过挖掘用户的行为数据，推荐系统可以不断优化推荐效果，提高用户满意度。
综上所述，数据挖掘算法在各个行业和领域都有广泛的应用。
数据挖掘的关键技术
数据挖掘的关键技术在当今信息爆炸的时代，数据挖掘作为一种重要的数据分析工具，成为许多领域中掌握和利用大数据的关键技术。
本文将从数据收集、预处理、特征选择、模型建立以及模型评估等方面，介绍数据挖掘的关键技术。
一、数据收集数据挖掘的首要步骤就是数据收集。
数据可以来自各种渠道，包括传感器、数据库、日志记录、社交媒体等等。
关键技术是从海量的数据中筛选出有用的部分以供后续分析。
为保证数据质量，数据收集过程中需要注意采样方法、数据存储和隐私保护等方面。
二、数据预处理数据预处理是数据挖掘中非常重要的一环。
原始数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，需要通过数据清洗、去噪、填补缺失值等方法进行处理。
同时，还需要进行数据变换和归一化等操作，以确保数据在同一尺度上进行比较和分析。
三、特征选择特征选择是从已有特征中选择出最具代表性、最相关性的特征，以减少数据维度和模型复杂度，并提高模型的准确性和可解释性。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
在选择特征时，需要结合实际问题和模型选择进行综合考虑。
四、模型建立在数据挖掘中，模型建立是核心环节。
常用的模型包括决策树、支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯等。
在模型选择时需要根据具体问题的特点和需求进行权衡和选择。
建立模型时还需要选择适当的算法和参数，并进行模型训练和优化。
五、模型评估模型评估是验证模型性能和有效性的重要步骤。
通过采用交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等评估指标，可以对模型进行客观、全面的评估。
同时，还需要对模型进行调整和改进，以提高模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。
六、应用领域数据挖掘技术在众多领域都有着广泛的应用。
在商业领域中，数据挖掘可以帮助企业进行用户行为分析、市场预测、产品推荐等；在医疗领域中，可以帮助医生进行疾病诊断、预测病情发展等；在社交网络领域中，可以分析用户兴趣、社交关系等。
数据挖掘的应用十分广泛，对促进经济社会发展起着重要作用。
综上所述，数据挖掘的关键技术涉及到数据收集、预处理、特征选择、模型建立和模型评估等方面。
基于神经网络的数据挖掘算法分析
基于神经网络的数据挖掘算法分析第一章神经网络和数据挖掘的概述神经网络和数据挖掘是现代机器学习领域中非常重要的两个分支。
神经网络是模拟人类神经系统的复杂计算模型，用于处理复杂的非线性问题；而数据挖掘则是从大量的数据集合中寻找潜在的规律和模式，以支持决策和预测。
基于神经网络的数据挖掘算法结合了这两个领域的方法和技术，被广泛应用于各种领域中的数据分析与认知任务。
本文将着重介绍基于神经网络的数据挖掘算法的分析方法和原理。
第二章神经网络模型的基础神经网络是一种有多个节点组成的图形结构，其中每个节点代表神经元，用于接受和处理来自其他神经元的输入信号并生成相应的输出信号。
神经元之间的连接强度由权重值表示，它们可以被调整以改变模型的性能。
常见的神经网络模型有感知机、多层感知机和循环神经网络等。
在基于神经网络的数据挖掘算法中，多层感知机是最常用的模型之一。
它由输入层、中间层和输出层三个部分组成，其中输入层接受原始数据的特征向量表示，中间层包含多个隐含层，根据不同的任务需要可以选择不同的中间层数量，而输出层则输出模型的预测结果。
第三章神经网络的训练和优化算法神经网络的性能和效果取决于其权重值的设置，因此需要通过训练网络来调整权重值。
常见的神经网络训练算法有前向传播算法和反向传播算法。
前向传播算法将输入向量传递到输出层，保存所有节点之间的中间层结果。
输出层的误差可以通过比较预测输出与实际输出之间的差异来计算。
反向传播算法从输出层向后计算误差，并根据目标输出和输出层的误差来调整权重。
这个过程反复进行至模型的预测结果达到最优。
此外，梯度下降算法、随机梯度下降算法和Adam算法等优化算法可以加速神经网络的收敛和训练过程。
第四章基于神经网络的数据挖掘算法案例神经网络被广泛应用于各种领域的数据挖掘任务中，例如图像识别、自然语言处理、预测和分类等。
在图像识别任务中，卷积神经网络是一种基于神经网络的算法框架，能够对图像中的特定视觉对象进行识别。
AI技术在数据挖掘中的应用方法探析
AI技术在数据挖掘中的应用方法探析一、引言数据挖掘作为信息技术领域中的重要分支，致力于从大量的数据中寻找隐藏的模式、关系和规律。
近年来，随着人工智能技术（AI）的快速发展，AI在数据挖掘中的应用方法也得到了不断拓展和深化。
本篇文章将探究AI技术在数据挖掘中的应用方法，并解析其原理、优势以及潜在挑战。
二、基于机器学习算法的数据挖掘1.监督学习算法监督学习是最常见的机器学习算法之一，在数据挖掘领域有着广泛应用。
其基本思想是通过给定样本来训练模型，然后利用该模型进行预测和分类任务。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。
2.无监督学习算法相对于监督学习，无监督学习更适用于没有标签或目标变量的情况下进行数据挖掘。
它主要通过聚类、关联规则挖掘等方法来发现未知的内部结构和关系。
常用的无监督学习算法有k-means聚类、Apriori关联规则挖掘等。
三、深度学习在数据挖掘中的应用方法深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习技术，其能够通过多层次的非线性变换对原始输入数据进行特征提取和表示。
在数据挖掘领域，深度学习被广泛应用于图像识别、自然语言处理等任务，并取得了显著成果。
1.卷积神经网络（CNN）在图像挖掘中的应用卷积神经网络作为深度学习中的一种常见模型，因其良好的特征提取能力而在图像挖掘方面表现出色。
通过使用卷积层和池化层对图像进行处理，CNN可以有效地从大量的图像数据中提取出高级抽象的特征信息。
2.递归神经网络（RNN）在自然语言处理中的应用递归神经网络是一种专门针对序列数据处理任务设计的模型，如文本分类、情感分析等。
RNN具备记忆能力，可以捕捉到序列之间复杂的依赖关系和上下文信息。
这使得它在解决自然语言处理问题时具有一定优势。
四、AI技术在数据挖掘中的优势1.处理大规模数据能力强随着互联网和物联网的快速发展，我们正处于一个“数据爆炸”的时代。
AI技术由于其高效的处理能力，可以轻松应对海量数据，帮助提取其中的价值信息。
数据挖掘中分类算法的研究与应用
数据挖掘中分类算法的研究与应用数据挖掘是指从大量的数据中提取出有用的信息和知识的过程，是一种涉及统计学、机器学习和人工智能等多学科知识的交叉领域。
在实际的应用中，数据挖掘算法主要应用于分类、聚类、关联规则挖掘等方面。
分类算法是数据挖掘中最重要和最常用的算法之一，它在商业、科学研究以及社会管理等领域都有着广泛的应用。
分类算法是指根据已知的数据的特征，将数据划分到已知的类别中的一种算法。
在数据挖掘中，分类算法主要用于预测和识别，如预测客户的购买行为、预测股票的涨跌趋势、识别垃圾邮件等。
目前，分类算法在数据挖掘中有许多种不同的方法和技术，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
在本文中，我们将对分类算法进行深入研究，并结合实例进行详细的分析和探讨。
一、分类算法的基本原理要理解分类算法，首先要了解其基本原理。
分类算法的基本原理是通过将已知的数据集合划分为若干个类别，然后将新的数据点划分到已知的类别中去。
其主要过程是通过训练数据集得到分类模型，然后利用该模型对新的数据进行分类。
在分类算法中，训练数据集是非常重要的。
它包括了已知的特征和已知的类别，通过对训练数据集的分析和学习，可以得到分类模型。
分类模型可以是规则集、树结构、概率分布或者分类函数等，用来对新的数据进行分类。
分类算法的主要步骤包括特征选择、模型构建、模型评估和预测等。
特征选择是指从已知的数据中选择出对分类有影响的特征，模型构建是指通过已知的数据训练分类模型，模型评估是指对分类模型进行评价，而预测就是利用已知的分类模型对新的数据进行分类。
二、分类算法的常用技术和方法1. 决策树决策树是一种基于树状结构进行决策的分类算法。
它的主要思想是通过将数据集进行分割，并在每个分割上利用已知的特征进行决策。
在决策树算法中，我们需要选择合适的划分特征和划分点，这需要通过一些衡量准则来进行。
信息增益、基尼指数等，通过选择合适的划分特征和划分点，可以得到一个分类模型，用来对新的数据进行分类。
基于神经网络的数据挖掘技术
基于神经网络的数据挖掘技术数据挖掘技术是近年来快速发展的一种数据分析技术，可以从海量数据中发现有价值的信息，为决策制定提供帮助。
而在众多数据挖掘技术中，基于神经网络的数据挖掘技术因其高效性和精度受到了越来越多人的关注和应用。
本文将介绍基于神经网络的数据挖掘技术的基本概念和应用。
一、基于神经网络的数据挖掘技术概述基于神经网络的数据挖掘技术是通过模拟人脑的神经系统，对数据进行学习，从而通过数据的特征来描述数据之间的相互关系和规律。
神经网络是由大量人工神经元组成的一种数学模型，其可以模拟人类的神经系统，并具有分布式存储、并行计算以及自适应学习等特性。
基于神经网络的数据挖掘技术主要用于处理复杂的非线性数据模型，例如图像处理、语音识别、自然语言处理等应用领域。
基于神经网络的数据挖掘技术主要包括以下步骤：1. 数据输入：将原始数据输入神经网络，以便神经网络学习数据的特征和规律。
2. 神经网络学习：通过反向传播算法，根据所输入的数据调整神经网络中的权重和阈值，使得神经网络能够发现数据之间的关系和规律，从而实现数据的分类、预测等功能。
3. 神经网络输出：根据学习到的权重和阈值，将数据分类或预测结果输出给用户。
基于神经网络的数据挖掘技术的主要特点包括：能够处理非线性数据模型；学习能力强，可以自适应地调整模型参数，逐渐趋于较优状态；具有高度的并行性和容错性；对噪声数据具有较强的鲁棒性。
二、基于神经网络的数据挖掘技术应用案例1. 图像识别基于神经网络的数据挖掘技术被广泛应用于图像识别领域，例如人脸识别、图像分类、图像检索等应用。
通过深度学习技术对神经网络进行训练，可以实现高效准确的图像识别功能。
例如，在人脸识别领域，基于神经网络的技术已经可以实现具有较高准确度的人脸识别功能，并在安保、支付等领域得到广泛应用。
2. 自然语言处理基于神经网络的数据挖掘技术也被广泛应用于自然语言处理领域，例如机器翻译、自动摘要、语音识别等应用。
神经网络算法在数据挖掘中的应用与优化
神经网络算法在数据挖掘中的应用与优化神经网络算法是现今数据挖掘领域中的一种非常热门的算法，该算法模拟了人脑的神经网络结构，利用大量数据的训练过程，不断地调整神经元之间的连接权重，从而使得神经元的输出结果更加准确地预测出实际情况。
在实际的数据挖掘中，神经网络算法被广泛应用于金融、医疗、教育等领域，能够快速准确地从海量复杂的数据中提取有用的信息，得出有意义的结论。
本文将介绍神经网络算法在数据挖掘中的应用和优化，为读者深入了解神经网络算法提供参考。
一、神经网络算法在数据挖掘中的应用随着互联网、物联网等技术的迅速发展，我们已经进入了信息时代。
在此过程中，大数据也成为了一个普遍存在的概念，而数据挖掘就是应对大数据的一种有效手段。
数据挖掘的核心就是从海量数据中挖掘出有用的信息，用以指导决策和行动。
而神经网络算法就是其中一种较为常用的算法。
在实际的数据挖掘中，神经网络算法可以应用于以下几个领域。
1. 金融领域在金融领域中，神经网络算法可以应用于风险评估。
例如，如何对申请贷款的客户进行评估，以决定是否应该给予该客户贷款。
神经网络算法可以利用客户的信用记录、财务状况、个人背景等信息，通过建立一个神经网络模型来预测该客户的还款能力。
这样，金融机构可以准确地评估客户的信用风险，从而降低不良贷款的风险。
2. 医疗领域在医疗领域中，神经网络算法可以应用于病理诊断。
例如，如何利用医学影像等数据提高病理诊断的准确性。
神经网络算法可以训练出一个基于影像特征的神经网络模型，来实现对肿瘤的自动检测和辅助诊断。
这样，医生可以更加快速、准确地判断患者病情，为治疗提供更好的指导和建议。
3. 教育领域在教育领域中，神经网络算法可以应用于学生行为预测。
例如，如何利用学生的行为数据、成绩等信息对其进行分析和预测，以提高教育教学质量。
神经网络算法可以对数据进行处理和分析，训练出一个能够预测学生行为的神经网络模型，以便在教学中针对学生的实际情况制定个性化的教学方案，提高学生的学习成绩。
BP神经网络在数据挖掘中的应用
BP神经网络在数据挖掘中的应用摘要：随着信息技术的发展以及数据库管理系统的广泛应用，作为系统数据支撑的数据库，其存储的数据量急剧增大。
运用数据挖掘技术，可以提取到这些海量的数据背后隐藏着的许多重要信息。
但是，目前在大量非线性、多目标的复杂数据挖掘中仍存在一些问题。
而神经网络在处理非线性、多目标数据方面有着较大优势。
因此，本文将神经网络与数据挖掘相结合，阐述了BP神经网络在数据挖掘中应用的关键技术及实现方法。
关键词：数据挖掘；BP神经网络；分类1数据挖掘技术1.1数据挖掘的含义随着数据库技术及信息技术的不断发展，数据库管理系统在各个行业得到广泛应用。
随之而来，数据库中存储的数据量急剧增长。
在这些海量数据背后，隐藏着许多的重要信息，如果能把这些信息通过某种方式从数据库中抽取出来，将为数据的所有者创造出很多潜在利润和价值。
这种从海量数据中挖掘提取出可能有潜在价值信息的技术，称之为数据挖掘（DataMining）。
[1]1.2数据挖掘的功能数据挖掘的目标是帮助决策者发现数据间潜在的关联、特征、趋势等可能有潜在价值的信息，从而做出前摄的、基于的决策。
为企业带来利益或者为科学研究寻求到突破口。
其主要功能如有：（1）预测：数据挖掘可以在大型数据库中的海量数据中寻找预测性信息，把握分析对象发展的规律，对未来的发展趋势做出预见.（2）关联分析：数据关联是数据间存在的一类重要的可被发现的。
关联分析的主要目的是找出数据库中隐藏的关联与关联网。
（3）聚类：识别出分析对象数据内在的关联规则，按照这些规则把对象分成若干类。
（4）分类：按照分析对象的属性及特征，建立不同的组类来描述事物。
（5）偏差检测：在数据库的数据中，常有一些异常数据，从数据库中识别检测这些偏差很有意义。
1.3数据挖掘的处理过程数据挖掘的处理过程是一个迭代的人机交互过程，主要由以下部分组成：（1）问题定义：在数据挖掘开始之前，最重要的就是要理解数据所涉及领域内的业务问题，在此基础上对目标进较为行明确的定义。
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指标筛选技术在神经网络数据挖掘模型中的应用摘要在简要介绍神经网络基本原理的基础上，以分类神经网络中的RBF 网络为例，讨论了神经网络数据挖掘模型中指标筛选的重要性，并以信用卡欺诈检测神经网络数据挖掘模型为实证案例，演示了指标筛选方法能有效地提高神经网络模型的分类效率与收敛速度，同时，讨论如何针对数据挖掘主题与数据特点选择合适的指标筛选技术。
常用的指标筛选技术有相关分析、回归分析、信息增益、模糊集与主成分法等，本文重点介绍了基于回归分析的指标筛选与基于信息增益的指标筛选，目的在于通过引入指标筛选技术，提高神经网络数据挖掘模型的准确率、响应速度与减少资源占用等。
关键词：数据挖掘、神经网络、指标筛选、信息增益1. 引言根据Universal Approximation Theore，即神经网络具有对任何复杂函数的模拟逼近功能，这为神经网大规模应用提供了强有力的理论依据。
由于神经网络是基于生物神经网络的模拟，通过不断学习来认识事物潜在的规律。
同时，由于神经网络没有对数据分布进行相应的假设，这使神经网络在各行业中的应用具有广泛的适用性。
另一方面，由于没有对数据分布进行假定，使神经网络对噪声数据具有相当的柔性，这进一步使人们在面对高维空间与海量数据时，更偏向于采用基于生物模拟的神经网络，而非基于传统的统计分析与计量方法，如多元统计分析等。
但是，神经网络的柔性与通用逼近性在实践中有时并未给研究分析带来理想的效果，其根本原因在于，直接导入高维空间数据致使神经网络的效率急剧下降，也使得神经网络很难满足实时响应的要求，如实时欺诈监控、实时风险评级、工业实时控制等。
因此，本文针对神经网络的应用，提出了高维空间的预处理，即指标筛选。
文章安排具体如下，首先介绍了神经网络的基本原理；其次，介绍几种指标筛选方法，并进行比较，重点讨论信息增益方法在指标选择中的优势；再次，根据一银行信用卡欺诈数据集，演示了指标筛选技术在神经网络中的作用，同时比较了不同指标筛选技术的效率；最后，总结了指标筛选技术在神经网络模型中应用要点。
2. 神经网络的基本原理人工神经网络（Neural Networks）是对生物神经网络进行仿真研究的结果。
它通过采集样本数据进行学习的方法来建立数据模型，系统通过样本不断学习，在此基础上建立计算模型，从而建立神经网络结构[2]。
神经网络通过训练后可以执行复杂函数的功能，能对所有函数进行逼近，Universal Approximation Theorem。
这就是说，如果一个网络通过训练后呈收敛状态，那么神经网络就具备了执行输入到输出这种线性或非线性的函数功能。
当然，这种函数不是基于理论或经验的假设，而是基于对样本的有监督的训练，使神经网络具备了模拟复杂系统的功能。
根据数据挖掘主题的类型，神经网络可分为分类神经网络（含预测）与聚类神经网络。
本文实证分析部分采用神经网络中的RBF 网络，RBF 网络属于分类神经网络，其拓扑图与学习原理可参阅相应文献[3]。
RBF 神经网络除了具有神经网络的相应优点外，还有两大缺陷，一是网络的训练时间较长，或需要高性机能计算机设备，当然，除非工业级的实时监控上的应用，对一般的经济分析而言，这点不足为虑。
另一个不足是研究者不能得到一个基于样本训练出来的分类函数，也即不能对输入输出进行结构分析，这也是所有神经网络模型的一大缺憾。
3. 指标筛选技术数据挖掘需要处理的是海量的数据集，且变量（或指标）非常多（一般都在50 个以上，称为高维空间），由于不知道相应的规则或模式，收集更多的样品指标以防止遗漏重要解释变量，但是这不等于把所的指标都应用数据挖掘建模，这样会严重影响建模的效率与对挖掘结果的解释，少量的指标有利于模型的结构解释。
因此，在建模之前必须对指标进行筛选，以挑选出对目标变量或模式有重要影响的变量。
指标筛选即指标归约，是指用部分指标来代替原有的指标体系，即进行适当降维。
降维的方法主要有两类，一是选择指标的子集来代替原有的指标体系，如相关分析、回归分析、信息增益与模糊集等。
二是对原有指标进行变换，转化成新的综合性指标，如主成分分析。
本文所述的指标筛选是子集的选择。
指标选取的方法有多种，常用的是相关分析，基于Pearson 相关定理。
由于相关分析在数据处理中应用较为普遍，本文不再赘述。
关于基于模糊集的指标筛选技术，由于在常用的统计软件中得不到支持，故不作介绍。
故本节重点介绍基于回归分析与信息增益的指标筛选方法。
与相关分析不同，基于回归分析筛选方法试图从线性因果关系来说明各个自变量对因变量的影响程度与方向。
基于信息增益的指标筛选方法与上述两种方法完全不同。
信息增益方法源于熵理论，即热力学第二定律，目前在社会学科、管理科学以及空间科学上取得了相当多的成功应用，其基本思想是以指标的信息含量来评价指标的重性，进而筛选指标。
3.1 基于回归分析的指标筛选原理回归分析有线性与非线性之分。
线性回归分析适用于取值范围不大的指标，以防止个别指标值对回归线产生较大的拉近作用，使回归线过分拟合异常值（或端点值）。
回归分析指标筛选方法有：前进法（Forward）、后退法（Backward）以及步进法（Stepwise）。
其基本原理如下：Forward 是在回归模型中逐步加入指标，直到没有满足一定显著性要求的指标为止。
对已入选择的指标在有新的指标加入后，其显著性是否符合要求不再进行检测，即“只进不出”。
显著性检测一般采用偏j F 检验。
Backward 是先把所有的指标纳入到回归模型中，然后根据显著性水平，剔除显著性水平最低的指标（即T值绝对值最小的，且不显著性），再由剩下的指标重新拟合回归模型，并剔除T 值最小的指标，如此循环，直到所有指标都达到一定的显著性要求为止。
Backward 最大的特点，也即缺点是对已剔除的指标不再有机会入选回归模型，即“只出不进”。
Stepwise 是Forward 与Backward 的结合，也是最为常的回归筛选指标的方法。
其基本过程与Forward 类似，不同之处在于对已剔除的指标还有机会重新选入模型，即“有进有出”。
最为关键的是分别对剔除与选入设定了不同的显著性水平，且剔除的显著性水平out a 小于进入的显著性水平in a ，即所谓的“宽进严出”,否则会产生引进后再剔除这样的循环过程。
基于回归分析的指标筛选应用的关键在于对回归函数形式的假设是否与实际相符，同时指标的显著性检验需要对数据分布作相应的的假设。
其优点是可以从结构上说明各指标的重要性。
3.2 基于信息增益的指标筛选原理在进行数据挖掘时，要确定使用哪些指标，除了基于成功的经验与先验理论外，一般比较困难，况且数据挖掘的目标是发现潜在的有兴趣的模式与规律。
也就是说，事先没有一定的理论认识，如有相当的认识，则可以采用其它统计手段进行分析。
如果采用的指标太少，会降低数据挖掘的效果。
如果选用的指标太多，会产生指标间的共线性，导致挖掘主题被“淹没”，如在判别分析中不能得到判别函数，同时参数的标准差将增大，显著性检验失效。
因而，指标筛选成了数据挖掘的关键之一。
在介绍信息增益方法前，先对熵（entropy）的概念做相应解释。
熵是对数据集的随机性的一种度量，是一种量化信息的概念。
爱因斯坦曾指出热力学的第二定律（熵理论）是联系自然界与人类社会的桥梁，由此可见熵理论的重要性。
熵理论目前已广泛应用于信息科学、管理科学与环境空间科学等。
熵表达了一种物质状态所能提供的信息，如果熵小，则物质呈现出一种相对有序的状况，这就意味着所包括的信息量较少。
对统计分析而言，如果一个数据集中的所有数据都属于同一类，概率取值为1，则没有不确定性，此时的熵取值为0。
假设有一个数据集S（一个样本），被解释变量（指标）为o，有r 个指标值（o , o , , o r 1 2 L ），根据o的取值可以把数据集S 划成r个子集（r s , s , , s 1 2 L ），显然有) 1 2 r S = s ⋃s ⋃L⋃s ，⋂ ⋂ ⋂ = f s r s1 s L s 。
任一样品属于i s 概率为i p ,则对样本S分成r类所需要的信息为：∑== -rir i i I s s s p p11 2 2 ( , ,L, ) ( log )采用以2 为底的对数i p 2 log ，是因为信息编码采用二进制方式。
解释变量（评价指标）为i A （i =1,2,L,n），任取一个指标i A ，i A 有m 个取值（m a , a , , a 1 2 L ），根据指标i A 的取值可能把数据集S 划成m 个子集（m sa , sa ,L sa 1 2 ）,显然有m S = sa1 ⋃sa2 ⋃L⋃sa ，⋂ ⋂ ⋂ = f m sa1 sa2 L sa ，则k s 与l sa 交集为kl k l C = s ⋂ sa 。
令kl n 为kl C 中的样品数目，其中（k=1,2,L,r ，l =1,2,L,m）则根据指标i A 对样本S 进行分类所需要的信息称作i A 的熵，记为( ) i E A( ) ( , , , ) 1 211 2l l rlmll l rli I C C CrE A n n n LL ∑=+ + +=则i A上该划分所获得的“信息增益”（information gain）定义为：( ) ( , , , ) ( ) i 1 2 r i Gain A = I s s L s - E A通过上述方法，可以计算每个n 指标的信息增益，按信息增益从大到小的顺序选取部分指标作为评价指标。
比较回归分析指标筛选技术与信息增益指标筛选技术的原理，可以发现，除离散化之外，基于熵理论的信息增益方法对数据分布没有相应的假设，同时信息增益技术在决策树ID3 与C4.5 算法中起着支撑作用。
一般而言，在没有数据的分布信息的情况下，使信息增益进行指标筛选更为合理。
4. 基于指标筛选技术的RBF 神经网络信用卡评级分析4.1 数据来源与软件工具说明基于指标筛选的RBF 神经网络信用卡评级分析所用的数据集为DMAGECR与DMAGESCR，由SAS 公司提供，分别用于模型的训练、测试。
记录数分别为1000、75 条，共有21 个指标①。
目标变量为risk，“1”表示欺诈，“0”表示正常。
分析工具采用SAS/STAT，SAS/EM4.3。
SAS/STAT 主要是用于一般的统计分析，SAS/EM4.3 主要用于决策树。
4.2 指标筛选由于目标变量risk 为二值型，采用Logistic回归分析进行指标筛选，方法为Stepwise。
指标筛选结果，按显著性依高到低为：CHECKING、INSTALLP、SAVING、PURPOSE、MARTIAL、DURATION、AMOUNT。