數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)學(xué)建模

定　價(jià)：￥39.00

作　者：	廖芹，赫志峰，陳志宏編著
出版社：	國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教材系列
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

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ISBN：	9787118066715	出版時(shí)間：	2010-02-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	352	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)以國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程（GRISP-DM）為依據(jù)，以企業(yè)管理面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題為應(yīng)用案例，由淺入深介紹數(shù)據(jù)挖掘方法及其解決問(wèn)題過(guò)程的數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)學(xué)建模、模型結(jié)果評(píng)估等內(nèi)容，并引人應(yīng)用廣泛的數(shù)據(jù)挖掘Clementine軟件輔助問(wèn)題案例的解決，使讀者不僅可以集中地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖據(jù)的主要理論方法，而且可以了解基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)學(xué)建模過(guò)程，可以學(xué)習(xí)應(yīng)用軟件輔助解決問(wèn)題的操作方法。本書(shū)把理論、案例、建模、軟件輔助結(jié)合一體統(tǒng)一敘述，簡(jiǎn)述理論，突出應(yīng)用，詳細(xì)分析，展示過(guò)程，既考慮高校學(xué)生的學(xué)習(xí)需要，分本科生與研究生學(xué)習(xí)層次，又考慮企業(yè)管理者的應(yīng)用與實(shí)踐需要。本書(shū)可作為數(shù)據(jù)挖掘理論與技術(shù)的教學(xué)、實(shí)踐、應(yīng)用和提高的教科書(shū)或參考書(shū)。適合高等學(xué)校本科高年級(jí)學(xué)生、研究生以及學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)學(xué)模型課程的學(xué)生使用，也適合相關(guān)的企業(yè)管理與決策支持技術(shù)人員使用。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)學(xué)建?！纷髡吆?jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)學(xué)建模關(guān)系概述
　1.1 當(dāng)前信息化發(fā)展的趨勢(shì)與面對(duì)問(wèn)題
　1.2 數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展及其應(yīng)用
　1.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)學(xué)建模
　1.4 數(shù)據(jù)挖掘軟件Clementine的基本操作概述
　參考文獻(xiàn)
第2章統(tǒng)計(jì)分析
　2.1 問(wèn)題概述
　2.2 回歸分析及其應(yīng)用
　2.3 二項(xiàng)邏輯回歸
　2.4 主成分分析
　2.5 因子分析
　2.6 管理勝任力的案例分析和數(shù)學(xué)建模
　參考文獻(xiàn)
第3章聚類(lèi)分析
　3.1 問(wèn)題概述
　3.2 聚類(lèi)分析概述
　3.3 基于距離的聚類(lèi)相似度
　3.4 系統(tǒng)聚類(lèi)法
　3.5 C-均值(C-Means)聚類(lèi)算法
　3.6 Clementine輔助K-Means聚類(lèi)
　3.7 模糊聚類(lèi)
　3.8 聚類(lèi)有效性
　3.9 醫(yī)療建設(shè)評(píng)價(jià)的案例分析與數(shù)學(xué)建模
　參考文獻(xiàn)
第4章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用
　4.1 問(wèn)題概述
　4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
　4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型
　4.4 誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
　4.5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　4.6 自組織特征映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　4.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的案例分析與數(shù)學(xué)建模
　4.8 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　參考文獻(xiàn)
第5章決策樹(shù)及其應(yīng)用
　5.1 問(wèn)題概述
　5.2 決策樹(shù)概述
　5.3 ID3算法
　5.4 C4.5算法
　5.5 CART算法
　5.6 Clementine輔助決策樹(shù)建立
　5.7 決策樹(shù)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
　5.8 決策樹(shù)的剪枝
　5.9 決策樹(shù)的優(yōu)化
　5.10 燃?xì)夤芫W(wǎng)安全預(yù)測(cè)案例分析與數(shù)學(xué)建模
　5.11 模糊決策樹(shù)
　參考文獻(xiàn)
第6章關(guān)聯(lián)分析
　6.1 問(wèn)題概述
　6.2 關(guān)聯(lián)分析概述
　6.3 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
　6.4 Clementine輔助Apriori算法實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析
　6.5 基于Apriori算法的改進(jìn)算法
　6.6 基于分類(lèi)搜索的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
　6.7 基于頻繁樹(shù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
　6.8 關(guān)聯(lián)規(guī)則的推廣
　6.9 時(shí)序關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
　6.10 Clememtin輔助時(shí)序關(guān)聯(lián)分析
　6.11 多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
　6.12 增量關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
　6.13 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類(lèi)算法
　6.14 關(guān)聯(lián)分類(lèi)算法的改進(jìn)
　6.15 模糊關(guān)聯(lián)分類(lèi)算法與應(yīng)用
　6.16 關(guān)聯(lián)規(guī)則案例分析與數(shù)學(xué)建模
　參考文獻(xiàn)
第7章遺傳算法
　7.1 問(wèn)題概述
　7.2 遺傳算法概述
　7.3 模式定理
　7.4 改進(jìn)的遺傳算法
　7.5 遺傳算法案例分析與數(shù)學(xué)建模
　參考文獻(xiàn)
第8章貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)推理
　8.1 問(wèn)題概述
　8.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)原理概述
　8.3 主要貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型
　8.4 管理勝任力的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)知識(shí)推理模型建立
　8.5 Clementine輔助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建立
　8.6 地下燃?xì)夤芫W(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)知識(shí)推理與診斷
　8.7 模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
　8.8 電子商務(wù)發(fā)展水平的模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)知識(shí)推理模型
　8.9 數(shù)據(jù)挖掘軟件WEKA輔助無(wú)約束貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建立
　參考文獻(xiàn)