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数据挖掘——概念、模型、方法和算法.pdf
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上传时间: 2009-05-27
详细说明： 本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处理 6 1.3.4 模型评估 7 1.3.5 解释模型和得出结论 7 1.4 大型数据集 8 1.5 数据仓库 12 1.6 本书的结构 14 1.7 复习题 15 1.8 参考书目 16 第2章 数据准备 17 2.1 原始数据的表述 17 2.2 原始数据的特性 20 2.3 原始数据的转换 22 2.4 丢失数据 24 2.5 时间相关数据 25 2.6 异常点分析 29 2.7 复习题 32 2.8 参考书目 33 第3章 数据归约 35 3.1 大型数据集的维度 35 3.2 特征归约 37 3.3 特征排列的熵度量 41 3.4 主成分分析 43 3.5 值归约 45 3.6 特征离散化：ChiMerge技术 48 3.7 案例归约 51 3.8 复习题 54 3.9 参考书目 55 第4章 从数据中学习 57 4.1 机器学习 58 4.2 统计学习原理 62 4.3 学习方法的类型 67 4.4 常见的学习任务 68 4.5 模型估计 72 4.6 复习题 76 4.7 参考书目 77 第5章 统计方法 78 5.1 统计推断 78 5.2 评测数据集的差异 80 5.3 贝叶斯定理 82 5.4 预测回归 84 5.5 方差分析 89 5.6 对数回归 92 5.7 对数-线性模型 93 5.8 线性判别分析 96 5.9 复习题 98 5.10 参考书目 99 第6章 聚类分析 101 6.1 聚类概念 101 6.2 相似度的度量 104 6.3 凝聚层次聚类 108 6.4 分区聚类 112 6.5 增量聚类 114 6.6 复习题 117 6.7 参考书目 119 第7章 决策树和决策规则 120 7.1 决策树 121 7.2 C4.5算法：生成一个决策树 122 7.3 未知属性值 128 7.4 修剪决策树 132 7.5 C4.5算法：生成决策规则 133 7.6 决策树和决策规则的局限性 136 7.7 关联分类方法 137 7.8 复习题 140 7.9 参考书目 142 第8章 关联规则 144 8.1 购物篮分析 144 8.2 APRIORI 算法 146 8.3 从频繁项集得到关联规则 148 8.4 提高APRIORI算法的效率 149 8.5 频繁模式增长方法(FP-增长方法) 151 8.6 多维关联规则挖掘 153 8.7 WEB挖掘 154 8.8 HITS和LOGSOM算法 156 8.9 挖掘路径遍历模式 161 8.10 文本挖掘 164 8.11 复习题 167 8.12 参考书目 169 第9章 人工神经网络 171 9.1 人工神经元的模型 172 9.2 人工神经网络的结构 176 9.3 学习过程 177 9.4 学习任务 181 9.5 多层感知机 183 9.6 竞争网络和竞争学习 189 9.7 复习题 193 9.8 参考书目 195 第10章 遗传算法 196 10.1 遗传算法的基本原理 197 10.2 用遗传算法进行优化 198 10.3 遗传算法的一个简单例证 203 10.4 图式(SCHEMATA) 208 10.5 旅行推销员问题 210 10.6 使用遗传算法的机器学习 212 10.7 复习题 216 10.8 参考书目 217 第11章 模糊集和模糊逻辑 219 11.1 模糊集 219 11.2 模糊集的运算 224 11.3 扩展原理和模糊关系 229 11.4 模糊逻辑和模糊推理系统 233 11.5 多因子评价 237 11.6 从数据中提取模糊模型 239 11.7 复习题 244 11.8 参考书目 246 第12章 可视化方法 247 12.1 感知和可视化 247 12.2 科学可视化和信息可视化 248 12.3 平行坐标 253 12.4 放射性可视化 256 12.5 KOHONEN自组织映射 258 12.6 数据挖掘的可视化系统 259 12.7 复习题 263 12.8 参考书目 264 第13章 参考书目 266 附录A 数据挖掘工具 281 附录B 数据挖掘应用 300 ...展开收缩
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