數(shù)據(jù)挖掘技術

定　價：￥29.00

作　者：	王小妮著
出版社：	北京航空航天大學出版社
叢編項：
標　簽：	計算機與互聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)庫

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ISBN：	9787512413764	出版時間：	2014-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	229	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《數(shù)據(jù)挖掘技術》是基于數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法及數(shù)據(jù)挖掘領域最新研究技術進行數(shù)據(jù)分析的教材。全書內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘概述、分類算法、聚類算法、關聯(lián)規(guī)則算法及相應典型算法的算法描述及分析等。對當前數(shù)據(jù)挖掘的新技術——流數(shù)據(jù)挖掘技術、高維聚類算法、分布式數(shù)據(jù)挖掘、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘進行了詳細的介紹。該部分在講述基本概念及典型算法的基礎上配有新研究的算法模型及分析，并有實驗數(shù)據(jù)分析及結(jié)果顯示。最后對其他數(shù)據(jù)挖掘新技術，包括業(yè)務活動監(jiān)控挖掘技術、云計算平臺架構和數(shù)據(jù)挖掘方法及思維流程數(shù)據(jù)挖掘技術進行了描述?！稊?shù)據(jù)挖掘技術》可以作為高等院校信息管理、數(shù)理統(tǒng)計等專業(yè)有關數(shù)據(jù)挖掘教學的本科生或者研究生的專業(yè)課教材，也可以作為各類相關培訓班的教材，還可以作為從事數(shù)據(jù)分析、智能產(chǎn)品軟件開發(fā)人員的參考書及數(shù)據(jù)挖掘愛好者的自學用書。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)挖掘技術》作者簡介

圖書目錄

第1章數(shù)據(jù)挖掘概述1．1數(shù)據(jù)挖掘的概念1．1．1KDD與數(shù)據(jù)挖掘1．1．2數(shù)據(jù)挖掘過程1．1．3數(shù)據(jù)挖掘任務1．2數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程1．3數(shù)據(jù)挖掘的分類1．4數(shù)據(jù)挖掘的研究方法1．4．1統(tǒng)計分析方法1．4．2決策樹方法1．4．3模糊集方法1．4．4粗糙集方法1．4．5人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法1．4．6遺傳算法1．5國內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀本章小結(jié)參考文獻
第2章分類算法分析2．1分類概念2．2分類方法2．3決策樹算法2．3．1ID3算法2．3．2C4．5算法2．4貝葉斯分類2．5粗糙集方法2．5．1粗糙集模型擴展2．5．2粗糙集與其他不確定信息處理理論的關系2．6遺傳算法2．7其他分類算法本章小結(jié)參考文獻
第3章聚類算法分析3．1聚類分析概述3．1．1聚類分析概念3．1．2聚類分析中的數(shù)據(jù)類型3．2聚類分類3．3劃分方法3．3．1K—means算法3．3．2Kmedoid算法3．4層次方法3．4．1BIRCH算法3．4．2CURE算法3．5密度方法3．5．1DBSCAN算法3．5．2OPTICS算法3．6網(wǎng)格方法3．6．1STING算法3．6．2Wavecluster算法3．7基于標量化III的聚類統(tǒng)計算法3．7．1數(shù)學描述3．7．2計算方法3．7．3文本數(shù)據(jù)3．7．4應用實例3．8其他聚類算法本章小結(jié)參考文獻
第4章關聯(lián)規(guī)則算法分析4．1關聯(lián)規(guī)則概念4．2頻繁模式挖掘……第5章流數(shù)據(jù)挖掘技術第6章高維聚類算法第7章分布式數(shù)據(jù)挖掘第8章物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘