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数据挖掘导论(完整版)

出版社:人民邮电出版社出版时间:2011-01-01
开本: 16开 页数: 463
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数据挖掘导论(完整版) 版权信息

数据挖掘导论(完整版) 本书特色

本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题: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。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的高级主题。  《数据挖掘导论(完整版)》是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材,由于独具特色,正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。《数据挖掘导论(完整版)》特色与许多其他同类图书不同,《数据挖掘导论(完整版)》将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。
  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。
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,尽可能直接聚焦于数据挖掘的主要概念。
  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(使用实际的数据集和数据分析软件,《数据挖掘导论(完整版)》介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解)。

数据挖掘导论(完整版) 内容简介

本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法,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,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在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,书中还提供了大量示例、图表和习题。
  本书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,同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

数据挖掘导论(完整版) 目录

第1章 绪论
 1.1 什么是数据挖掘
 1.2 数据挖掘要解决的问题
 1.3 数据挖掘的起源
 1.4 数据挖掘任务
 1.5 本书的内容与组织
 文献注释
 参考文献
 习题
第2章 数据
 2.1 数据类型
  2.1.1 属性与度量
  2.1.2 数据集的类型
 2.2 数据质量
  2.2.1 测量和数据收集问题
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数据挖掘导论(完整版) 节选

《数据挖掘导论(完整版)》全面介绍了数据挖掘的理论和方法,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。《数据挖掘导论(完整版)》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,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在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,书中还提供了大量示例、图表和习题。《数据挖掘导论(完整版)》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,同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

数据挖掘导论(完整版) 作者简介

陈封能(Pang-Ning Tan)现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授,主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前,他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员(2002-2003)。   斯坦巴赫(Michael Steinbach)明尼苏达大学计算机与工程系研究员,在读博士。   库玛尔(Vipin Kumar)明尼苏达大学计算机科学与工程系主任,曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位,是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威,IEEE会士。   范明,郑州大学信息工程学院教授,中国计算机学会数据库专业委员会委员、人工智能与模式识别专业委员会委员,长期从事计算机软件与理论教学和研究。先后发表论史40余篇。   范宏建 澳大利亚墨尔本大学计算机科学博士。先后在WWW、PAKDD、RSFDGrC、IEEE GrC和Australian AI等国际学术会议和IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering发表论文10余篇。目前是澳大利亚AUSTRAC的高级分析师。

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