数据挖掘导论（中文版）完整版
资源描述
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。
本书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。
适用人群
- 数据挖掘初学者，希望系统学习数据挖掘的基础知识。
- 数据科学、计算机科学及相关专业的学生和教师。
- 对数据挖掘感兴趣的研究人员和从业者。
内容概述
- 数据：介绍数据挖掘的基本概念、数据预处理技术以及数据表示方法。
- 分类：详细讲解分类算法的基本原理、常用算法（如决策树、支持向量机等）以及分类模型的评估方法。
- 关联分析：探讨关联规则挖掘的基本概念、Apriori算法、FP-Growth算法等，并介绍关联规则的应用场景。
- 聚类：深入分析聚类算法的基本原理、常用算法（如K-means、层次聚类等）以及聚类效果的评估方法。
- 异常检测：介绍异常检测的基本概念、常用算法（如孤立森林、局部异常因子等）以及异常检测的应用场景。
使用建议
- 建议按照章节顺序阅读，以便系统掌握数据挖掘的各个方面。
- 每章末尾的习题可以帮助巩固所学知识，建议认真完成。
- 对于高级主题，可以根据个人兴趣和需求选择性阅读。
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