数据挖掘基础及其应用(高等学校数据科学与大数据技术专业系列教材)--聚文网

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内容简介

本书全面介绍了数据挖掘基础及其应用，重点阐述了数据挖掘经典算法、原理及其应用，旨在为读者提供数据挖掘所需的基本知识，使读者能够从整体上对数据挖掘内容与方法有所理解。本书内容包含五个主题：数据、分类、关联规则、聚类分析及其应用。对于分类、关联规则、聚类分析这三个主题，首先介绍了其基本概念与经典算法，在后续的章节中阐述了其更高级的主题。本书可作为高等学校计算机相关专业的高年级本科生与研究生教材，也可作为需要理解数据挖掘和智能系统的专业人员的参考书。

第1章绪论 1.1 数据概述 1.2 数据与社会变革 1.2.1 数据改变思维模式 1.2.2 数据改变社会模式 1.2.3 数据改变国家战略 1.3 数据挖掘的定义 1.4 数据挖掘的发展与应用 1.4.1 数据挖掘的发展 1.4.2 数据挖掘的应用 1.5 数据挖掘的任务与挑战 1.5.1 数据挖掘的任务 1.5.2 数据挖掘面临的挑战 1.6 本书内容与组织 1.6.1 章节安排 1.6.2 辅助阅读材料本章小结习题参考文献第2章数据 2.1 数据的定义 2.2 属性的分类 2.3 数据类型 2.3.1 数据的特性 2.3.2 数据的分类 2.4 相似性计算 2.4.1 相似性定义 2.4.2 单属性相似性度量 2.4.3 多属性相似性度量本章小结习题参考文献第3章数据预处理 3.1 数据质量 3.1.1 误差与噪声 3.1.2 应用问题 3.2 数据预处理概述 3.3 数据清洗 3.3.1 缺失数据处理 3.3.2 噪声数据处理 3.3.3 不一致数据处理 3.4 数据集成与转换 3.4.1 数据集成处理 3.4.2 数据转换处理 3.4.3 离散化和二进制化 3.5 数据约简 3.5.1 数据立方归并 3.5.2 维数约简 3.5.3 数据压缩 3.5.4 数据块约简

数据挖掘基础及其应用(高等学校数据科学与大数据技术专业系列教材)

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