数据挖掘教程——世界著名计算机教材精选 PDF下载

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内容简介

本书全面系统地介绍了各种数据挖掘的基本概念、方法和算法。全书由四部分构成：第一部分是导论，全面介绍了数据挖掘的背景信息、相关概念及其所使用的主要技术；第二部分是核心算法，系统深入地描述了用于分类、聚类和关联规则的常用算法；第三部分是高级课题，主要介绍了Web挖掘、空间数据挖掘、时序数据和序列数据挖掘；第四部分是附录，介绍了目前市场上流行的一些数据挖掘工具产品。书中对每种算法不仅进行了详尽的解释，还给出了算例及伪码。每章后的练习和参考文献为读者提供了进一步思考相关问题的线索。

本书适宜作为计算机专业高年级本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员的参考书。

作者简介

Margaret H.Dunham 在俄亥俄州牛津市的迈阿密大学获得了数学学士和数学硕士学位，在Southern Methodist大学获得了计算机科学博士学位。Dunham教授的研究兴趣包括主存数据库、数据挖掘、时序数据库以及移动计算。她目前是IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

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第1部分 导论
 第1章 概述
 1.1 基本数据挖掘任务
 1.1.1 分类
 1.1.2 回归
 1.1.3 时间序列分析
 1.1.4 预测
 1.1.5 聚类
 1.1.6 汇总
 1.1.7 关联规则
 1.1.8 序列发现
 1.2 数据挖掘与数据库中的知识发现
 1.2.1 数据挖掘的发展
 1.3 数据挖掘问题第1部分 导论<；br>；  第1章 概述<；br>；    1.1 基本数据挖掘任务<；br>；      1.1.1 分类<；br>；      1.1.2 回归<；br>；      1.1.3 时间序列分析<；br>；      1.1.4 预测<；br>；      1.1.5 聚类<；br>；      1.1.6 汇总<；br>；      1.1.7 关联规则<；br>；      1.1.8 序列发现<；br>；    1.2 数据挖掘与数据库中的知识发现<；br>；      1.2.1 数据挖掘的发展<；br>；    1.3 数据挖掘问题<；br>；    1.4 数据挖掘度量<；br>；    1.5 数据挖掘的社会影响<；br>；    1.6 从数据库观点看数据挖掘<；br>；    1.7 数据挖掘的未来发展<；br>；    1.8 练习<；br>；    1.9 参考文献注释<；br>；  第2章 相关概念<；br>；    2.1 数据库/OLTP系统<；br>；    2.2 模糊集和模糊逻辑<；br>；    2.3 信息检索<；br>；    2.4 决策支持系统<；br>；    2.5 维数据建模<；br>；      2.5.1 多维模式<；br>；      2.5.2 索引<；br>；    2.6 数据仓储<；br>；    2.7 OLAP<；br>；    2.8 Web搜索引擎<；br>；    2.9 统计学<；br>；    2.10 机器学习<；br>；    2.11 模式匹配<；br>；    2.12 小结<；br>；    2.13 练习<；br>；    2.14 参考文献注释<；br>；  第3章 数据挖掘技术<；br>；    3.1 引言<；br>；    3.2 数据挖掘的统计方法<；br>；     3.2.1 点估计<；br>；     3.2.2 基于汇总的模型<；br>；     3.2.3 贝叶斯定理<；br>；     3.2.4 假设检验<；br>；     3.2.5 回归和相关<；br>；    3.3 相似性度量<；br>；    3.4 决策树<；br>；    3.5 神经网络<；br>；      3.5.1 激励函数<；br>；    3.6 遗传算法<br>    3.7 练习<br>    3.8 参考文献注释<br>第2部分 核心课题<br>  第4章 分类<br>    4.1 引言<br>      4.1.1 分类中的问题<br>    4.2 基于统计的算法<br>      4.2.1 回归<br>      4.2.2 贝叶斯分类<br>    4.3 基于距离的算法<br>      4.3.1 简单方法<br>      4.3.2 K最近邻<br>    4.4 基于决策树的算法<br>      4.4.1 ID3<br>      4.4.2 C4.5 和C5.0<br>      4.4.3 CART<br>      4.4.4 可伸缩的决策树技术<br>    4.5 基于神经网络的算法<br>      4.5.1 传播<br>      4.5.2 神经网络有指导学习<br>      4.5.3 径向基函数网络<br>      4.5.4 感知器<br>    4.6 基于规则的算法<br>      4.6.1 从决策树生成规则<br>      4.6.2 从神经网络生成规则<br>      4.6.3 不用决策树或神经网络生成规则<br>    4.7 组合技术<br>    4.8 小结<br>    4.9 练习<br>    4.10 参考文献注释<br>  第5章 聚类<br>    5.1 引言<br>    5.2 相似性和距离度量<br>    5.3 异常点<br>    5.4 层次算法<br>      5.4.1 凝聚算法<br>      5.4.2 分裂聚类<br>    5.5 划分算法<br>      5.5.1 最小生成树<br>      5.5.2 平方误差聚类算法<br>      5.5.3 K均值聚类<br>      5.5.4 最近邻算法<br>      5.5.5 PAM算法<br>      5.5.6 结合能量算法<br>      5.5.7 基于遗传算法的聚类<br>      5.5.8 基于神经网络的聚类<br>    5.6 大型数据库聚类<br>      5.6.1 BIRCH<br>      5.6.2 DBSCAN<br>      5.6.3 CURE算法<br>    5.7 对类别属性进行聚类<br>    5.8 比较<br>    5.9 练习<br>    5.10 参考文献注释<br>  第6章 关联规则<br>    6.1 引言<br>    6.2 大项目集<br>    6.3 基本算法<br>      6.3.1 Apriori算法<br>      6.3.2 抽样算法<br>      6.3.3 划分<br>    6.4 并行和分布式算法<br>      6.4.1 数据并行<br>      6.4.2 任务并行<br>    6.5 方法比较<br>    6.6 增量规则<br>    6.7 高级关联规则技术<br>      6.7.1 泛化关联规则<br>      6.7.2 多层关联规则<br>      6.7.3 数量关联规则<br>      6.7.4 使用多个最小支持度<br>      6.7.5 相关规则<br>    6.8 度量规则的质量<br>    6.9 练习<br>    6.10 参考文献注释<br>第3部分 高级课题<br>  第7章 Web挖掘<br>    7.1 引言<br>    7.2 Web内容挖掘<br>      7.2.1 爬虫<br>      7.2.2 Harvest系统<br>      7.2.3 虚拟Web视图<br>      7.2.4 个性化<br>    7.3 Web结构挖掘<br>      7.3.1 PageRank<br>      7.3.2 Clever<br>    7.4 Web使用挖掘<br>      7.4.1 预处理<br>      7.4.2 数据结构<br>      7.4.3 模式发现<br>      7.4.4 模式分析<br>    7.5 练习<br>    7.6 参考文献注释<br>  第8章 空间数据挖掘<br>    8.1 引言<br>    8.2 空间数据概述<br>      8.2.1 空间查询<br>      8.2.2 空间数据结构<br>      8.2.3 主题地图<br>      8.2.4 图像数据库<br>    8.3 空间数据挖掘原语<br>    8.4 一般化和特殊化<br>      8.4.1 渐进求精<br>      8.4.2 一般化<br>      8.4.3 最近邻<br>      8.4.4 STING<br>    8.5 空间规则<br>      8.5.1 空间关联规则<br>    8.6 空间分类算法<br>      8.6.1 对ID3的扩展<br>      8.6.2 空间决策树<br>    8.7 空间聚类算法<br>      8.7.1 对CLARANS的扩展<br>      8.7.2 SD(CLARANS)<br>      8.7.3 DBCLASD<br>      8.7.4 BANG<br>      8.7.5 WaveCluster<br>      8.7.6 近似<br>    8.8 练习<br>    8.9 参考文献注释<br>  第9章 时序数据挖掘<br>    9.1 引言<br>    9.2 时序事件建模<br>      9.3 时间序列<br>      9.3.1 时间序列分析<br>      9.3.2 趋势分析<br>      9.3.3 变换<br>      9.3.4 相似性<br>      9.3.5 预测<br>    9.4 模式检测<br>      9.4.1 串匹配<br>    9.5 时序序列<br>      9.5.1 AprioriAll<br>      9.5.2 SPADE<br>      9.5.3 一般化<br>      9.5.4 特征抽取<br>    9.6 时序关联规则<br>      9.6.1 事务间关联规则<br>      9.6.2 情节规则<br>      9.6.3 趋势依赖<br>      9.6.4 序列关联规则<br>      9.6.5 日历关联规则<br>    9.7 练习<br>    9.8 参考文献注释<br>附录A 数据挖掘产品<br>  A.1 参考文献注释<br>附录B 参考文献<br>词汇表