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随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，本文针对数据挖掘毕业论文研究方法进行了探讨，从数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估等方面进行了详细阐述，旨在为数据挖掘毕业论文研究提供一定的参考。
数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中提取有价值信息的过程，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，如金融、医疗、电商、物联网等，毕业论文作为高校教育的重要组成部分，探讨数据挖掘毕业论文研究方法具有重要的现实意义。
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数据预处理
1、数据清洗
数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是去除噪声和异常值，提高数据质量，常用的数据清洗方法包括：
（1）删除重复数据：删除数据集中重复的记录，避免对后续分析产生干扰。
（2）处理缺失值：根据缺失值的类型和数量，采用插值、均值、中位数等方法填充缺失值。
（3）异常值处理：识别并处理数据集中的异常值，如采用箱线图、Z-score等方法。
2、数据转换
数据转换是将原始数据转换为适合数据挖掘的方法，常用的数据转换方法包括：
（1）数据标准化：将不同特征的数据缩放到同一尺度，如采用Z-score标准化。
（2）数据归一化：将数据映射到[0,1]或[0,100]等范围，如采用Min-Max标准化。
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（3）数据离散化：将连续型数据转换为离散型数据，如采用等宽离散化、等频离散化等方法。
特征选择
特征选择是从原始特征集中选择对模型影响较大的特征子集，常用的特征选择方法包括：
1、基于信息增益的方法：通过计算特征的信息增益，选择信息增益较高的特征。
2、基于距离的方法：通过计算特征与目标变量之间的距离，选择距离较近的特征。
3、基于相关系数的方法：通过计算特征与目标变量之间的相关系数，选择相关系数较高的特征。
4、基于遗传算法的方法：通过模拟自然选择和遗传变异，选择适应度较高的特征子集。
模型选择
模型选择是选择适合数据挖掘问题的模型，常用的数据挖掘模型包括：
1、分类模型：如决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等。
2、回归模型：如线性回归、非线性回归、神经网络等。
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3、聚类模型：如K-means、层次聚类、DBSCAN等。
4、关联规则挖掘：如Apriori算法、FP-growth算法等。
模型评估
模型评估是对模型性能进行评估，常用的评估指标包括：
1、准确率：模型预测正确的样本占总样本的比例。
2、召回率：模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。
3、精确率：模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。
4、F1值：准确率和召回率的调和平均值。
本文针对数据挖掘毕业论文研究方法进行了探讨，从数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估等方面进行了详细阐述，在实际研究中，应根据具体问题选择合适的方法，以提高数据挖掘毕业论文的质量。
标签： #数据挖掘毕业论文研究方法
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