【摘 要】
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数据挖掘是当前信息技术研究的热点之一，这主要源于人们对海量数据处理的需求。数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术。分类与回归是数据挖掘中的两类
【出 处】
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中国科学院研究生院(本部) 中国科学院研究生院 中国科学院大学
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数据挖掘是当前信息技术研究的热点之一，这主要源于人们对海量数据处理的需求。数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术。分类与回归是数据挖掘中的两类基本问题，本文主要围绕多目标规划模型研究基于最优化技术的分类与回归方法。
对于分类问题，本文提出了一种混合方法，即将知识规则与原始多目标规划分类方法相结合，使得知识和训练集数据能够同时发挥作用，产生分划超平面。其核心思想是将知识规则以约束的形式加入到原多目标规划分类方法中，产生新的分类模型。根据这一方法，可以产生结合线性知识和非线性知识的线性和非线性分类模型。
对于回归问题，本文提出了用多目标规划分类方法解决回归问题的思想，并建立多目标规划回归模型，用于解决线性回归问题。对于非线性回归问题，本文提出了基于核函数的非线性回归方法。通过核函数构造了一个映射使得数据能够从低维空间映射到高维空间，映射之后的数据可直接通过线性回归方法解决。
本文所提出的方法将多目标规划模型的应用拓展到了多个领域，包括回归和结合知识的分类问题。最后，为证明这些方法的有效性，本文给出了实验结果。
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