数据挖掘导论

数据挖掘导论

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更新时间：24-10-01

系统：Pc

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数据挖掘导论是一本计算机图书，这款电子书旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识，通过大量的案例深入浅出、通俗易懂地介绍数据挖掘的概念、原理、方法与技术，全面介绍了数据挖掘的理论和方法，是一款适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材。前段时间看到有网友在网上找数据挖掘导论pdf电子书籍下载，今天小编给大家找过来了，此版本是pdf完整版的，书中大概讲解了数据分析、分类、关联分析、聚类和异常检测等知识。有需要的赶紧下载吧。

数据挖掘导论

内容简介

本书对数据挖掘进行了全面介绍，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，而后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是在使读者透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量例子、图表和习题。

数据挖掘导论精彩节选

空间数据的重要例子是科学和工程数据集，其数据取自二维或三维网格上规则或不规则分布的点上的测量或模型输出。例如，地球科学数据集记录在各种分辨率（如每度）下经纬度球面网格点（网格单元）上测量的温度和气压（见图2-4d）。另一个例子，在瓦斯气流模拟中，可以针对模拟中的每个网格点记录流速和方向。

本书特色

1、与许多其他同类图书不同，本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。

2、只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。

3、书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接地聚集于数据挖掘的主要概念。

4、教辅内容极为丰富，包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源（如数据挖掘算法和数据集）、联机指南

5、为采用本书作为教材的教师提供习题解答。

目录概况

第1章 绪论 1 

第2章 数据 13 

第3章 探索数据 59 

第4章 分类：基本概念、决策树与模型评估 89 

第5章 分类：其他技术 127 

第6章 关联分析：基本概念和算法 201 

第7章 关联分析：高级概念 259 

第8章 聚类分析：基本概念和算法 305 

第9章 聚类分析：其他问题与算法 355 

第10章 异常检测 403 

目录内容

第1章 绪论1

1.1什么是数据挖掘2

1.2数据挖掘要解决的问题2

1.3数据挖掘的起源3

1.4数据挖掘任务4

1.5本书的内容与组织7

文献注释7

参考文献8

习题10

第2章 数据13

2.1数据类型14

2.1.1属性与度量15

2.1.2数据集的类型18

2.2数据质量22

2.2.1测量和数据收集问题22

2.2.2关于应用的问题26

2.3数据预处理27

2.3.1聚集27

2.3.2抽样28

2.3.3维归约30

2.3.4特征子集选择31

2.3.5特征创建33

2.3.6离散化和二元化34

2.3.7变量变换38

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