对于高维数据，寻找与所分析问题相关的因家是数据挖掘成效的关键所在。比较目前的各种数据挖掘方法，所提取的特征变世不尽相同，这种差异性愈味着若仅利用某种单一的数据挖掘技术，很可能无法准确揭示所分析问题的实质内涵，即提取的信息可能是错误的。
若利用这种错误的变里进行知识挖掘，经济决策者再利用这种错误的知识进行决策，势必将会造成严重的损失。笔者通过比较数据挖掘中常用的和具有变量选择功能的算法。
对台湾地区的健康食品市场数据进行实证研究，并联系实际悄况进行对比，对各种数据挖掘技术提取变世的能力进行评价。以期改善数据挖掘技术提取特征变量的能力。
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