数据挖掘绪论下载

weixin_39821260 2019-08-30 11:00:16

介绍了数据挖掘的总体基础，关联规则、分类、聚类、异常检测。可以用在哪方面
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数据挖掘导论（第二版）第1章：绪论.pptx

1.1绪论-信息爆炸与大数据(c)； 1.2绪论-什么是数据挖掘(c)； 1.3绪论-数据挖掘的任务(c)； 1.4绪论-数据挖掘的应用(c)； 1.5绪论-数据挖掘的系统结构与技术(c)； 1.6绪论-数据挖掘所面临的挑战(c)； 1.7绪论-数据挖掘样例数据和相关资料(c)

系统化地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用和相关概念、原理、算法。对数据挖掘中的主要技术分支，包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及Web挖掘等进行了理论剖析和算法描述。本书的许多工作是作者们在攻读博士学位期间的工作总结，一方面，对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论分析入手，在此基础上进行技术归纳。另一方面，为了保证技术的系统性，所有的挖掘模型和算法描述都在统一的技术归纳框架下进行。同时，为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难，本书的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明。本书共分8章，各章相对独立成篇，以利于读者选择性学习。在每章后面都设置专门一节来对本章内容和文献引用情况进行归纳，它不仅可以帮助读者对相关内容进行整理，而且也起到对本内容相关文献的注释性索引功能。第1章是绪论，系统地介绍了数据挖掘产生的商业和技术背景，从不同侧面剖析了数据挖掘的概念和应用价值；第2章给出了知识发现的过程分析和应用体系结构设计；第3章对关联规则挖掘的原理和算法进行全面阐述；第4章给出分类的主要理论和算法描述；第5章讨论聚类的常用技术和算法；第6章对时间序列分析技术和序列挖掘算法进行论述；第7章系统地介绍了Web挖掘的主要研究领域和相关技术及算法；第8章是对空间数据挖掘技术和算法的分析和讲述。

本书针对数据的海量性、复杂性、高维性、模糊性和不完整性，对数据挖掘技术中的聚类分析和关联规则分析进行了系统的研究。设计与实现了基于密度和自适应密度可达聚类算法、基于簇特征的动态增量聚类算法、并行聚类算法、基于密度加权的模糊聚类算法、高唯复杂数据聚类算法、基于数据场的聚类算法、基于距离的量化关联规则和基于数据场的量化关联规则算法，给出了在矿产资源评价、遥感图像分类、矿业经济分析中的应用例证。全书共分11章，主要内容包括：绪论，基于密度和密度可达聚类分析，基于簇特征的动态增量聚类分析，并行聚类分析，基于密度加权的模糊聚类分析，高唯复杂数据聚类分析，基于数据场的聚类分析，基于距离的量化关联规则，基于数据场的量化关联规则，数据挖掘结果可视化和数据挖掘算法应用。

绪论 1.1 初识数据挖掘 1.1.1数据挖掘的产生 1.1.2数据挖掘的应用价值 1.1.3数据挖掘的发展过程 1.1.4 数据挖掘的定义 1.2 初识数据仓库 1.2.1 数据仓库的产生 1.2.2 数据仓库的应用价值 1.2.3数据仓库的发展过程 1.2.4 数据仓库的定义 1.2.5 数据仓库与数据挖掘的关系 1.3 进一步理解数据挖掘 1.3.1数据挖掘的功能 1.3.2 数据挖掘常用技术 1.3.3 数据挖掘的过程 1.4 数据挖掘应用实例 1.4.1 应用领域 1.4.2 典型案例 1.5 数据挖掘的发展趋势 1.5.1 数据挖掘研究方向 1.5.2 数据挖掘应用的热点

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