图书介绍
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- 朱明编著 著
- 出版社： 合肥：中国科学技术大学出版社
- ISBN：9787312029585
- 出版时间：2012
- 标注页数：298页
- 文件大小：27MB
- 文件页数：307页
- 主题词：数据采集
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图书目录
第1章 数据挖掘导论1
1.1数据挖掘的起源1
1.2数据挖掘的过程4
1.3数据挖掘的任务6
1.4数据挖掘系统与工具10
1.5数据挖掘的发展趋势12
本章小结15
思考题15
第2章 数据仓库与在线分析16
2.1数据仓库的概念16
2.2数据仓库数据模型20
2.3数据仓库的构建24
2.4数据仓库在线分析29
2.5数据仓库应用示例35
本章小结42
思考题43
第3章 分类挖掘（1）44
3.1分类挖掘概述44
3.2决策树分类方法46
3.3决策树分类算法深入52
3.4分类挖掘评估与改进56
3.5分类挖掘应用62
本章小结68
思考题69
第4章 分类挖掘（2）70
4.1贝叶斯分类方法70
4.2 k近邻分类方法76
4.3神经网络分类方法79
4.4遗传算法分类方法84
4.5分类器集成方法92
4.6分类挖掘应用97
本章小结100
思考题101
第5章 关联挖掘102
5.1关联挖掘概述102
5.2基本关联挖掘方法104
5.3关联挖掘深入114
5.4分布式关联挖掘117
5.5关联挖掘应用121
本章小结127
思考题128
第6章 聚类分析130
6.1聚类分析概述130
6.2聚类分析中的数据类型132
6.3主要聚类方法138
6.4划分方法140
6.5层次方法144
6.6基于密度方法150
6.7基于网格方法153
6.8基于模型方法155
6.9聚类挖掘应用159
本章小结163
思考题164
第7章 异类挖掘165
7.1异类挖掘概述165
7.2孤立点挖掘方法169
7.3基于聚类的异类挖掘174
7.4基于数据延续性的异常挖掘178
7.5异类挖掘应用181
本章小结186
思考题186
第8章 数据流挖掘188
8.1数据流挖掘概述188
8.2数据流分类挖掘193
8.3数据流关联挖掘196
8.4数据流聚类挖掘204
8.5数据流挖掘应用208
本章小结213
思考题214
第9章 文本挖掘215
9.1文本挖掘概述215
9.2文本表示方法219
9.3文本分类挖掘225
9.4文本聚类挖掘231
9.5文本挖掘应用234
本章小结245
思考题246
第10章 数据挖掘应用247
10.1客户关系管理应用247
10.2电子商务应用256
10.3商务智能应用264
本章小结271
思考题272
第11章 数据挖掘云273
11.1云计算概述273
11.2分类挖掘云计算279
11.3关联挖掘云计算284
11.4数据挖掘云应用288
本章小结296
思考题297
参考文献298