变尺度数据分析理论--聚文网

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内容简介

本书针对数据挖掘应用过程中的分析主题确定、数据分析任务匹配、数据分析层次与数据分析质量之间的平衡等问题，阐述分析主题发现、数据分析任务确定、多尺度数据建模、数据分析的尺度变换、变尺度数据分析原理，并对分类变量数据、二值变量数据、数值变量数据的变尺度数据分析方法给出了应用技术。本书适用于大数据管理与应用、数据科学与技术、信息管理与信息系统领域的研究和应用人员，也可作为相关专业研究生和高年级本科生的教材或教学参考书。

第1章决策过程与智能数据分析 1.1 数据驱动的决策分析 1.2 数据挖掘技术应用过程 1.3 粒度及尺度效应本章要点第2章分析主题发现 2.1 思维及其信息组织形式 2.2 思维序列构建 2.3 分析主题发现方法本章要点第3章数据分析任务确定 3.1 数据分析任务 3.2 数据分析任务的结构表征 3.3 数据分析任务判定方法本章要点第4章多尺度数据 4.1 尺及尺度 4.2 尺度空间模型 4.3 多尺度数据模型本章要点第5章数据分析的尺度变换 5.1 尺度变换 5.2 尺度变换策略 5.3 尺度变换机制本章要点第6章变尺度数据分析原理 6.1 变尺度数据分析基本思想 6.2 变尺度数据分析方法 6.3 变尺度数据分析方法有效性及参数敏感性分析本章要点第7章分类变量数据的变尺度聚类分析 7.1 分类变量数据的决策分析问题 7.2 分类变量数据的变尺度聚类分析算法 7.3 分类变量数据变尺度聚类分析算法的应用本章要点第8章二值变量数据的变尺度聚类分析 8.1 二值变量数据的决策分析问题 8.2 二值变量数据的变尺度聚类分析算法 8.3 二值变量数据变尺度聚类分析算法的应用本章要点第9章数值变量数据的变尺度聚类分析 9.1 数值变量数据的决策分析问题 9.2 数值变量数据的变尺度聚类分析算法 9.3 数值变量数据变尺度聚类分析算法的应用本章要点附录A 分析主题更新 A.1 分析主题的增量更新方法 A.2 分析主题的增量更新示例附录B 概念对获取 B.1 词对识别

变尺度数据分析理论

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