数据挖掘导论中文版

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数据挖掘导论中文版介绍

《数据挖掘导论》由人民邮电出版社出版，[美]作者Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar 合着。该书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。

数据挖掘导论完整版特色

1、与许多其他同类图书不同，本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。

2、只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。

3、书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接地聚集于数据挖掘的主要概念。

4、教辅内容极为丰富，包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源（如数据挖掘算法和数据集）、联机指南

5、为采用本书作为教材的教师提供习题解答。

目录概况

第1章 绪论 1 

第2章 数据 13 

第3章 探索数据 59 

第4章 分类：基本概念、决策树与模型评估 89 

第5章 分类：其他技术 127 

第6章 关联分析：基本概念和算法 201 

第7章 关联分析：高级概念 259 

第8章 聚类分析：基本概念和算法 305 

第9章 聚类分析：其他问题与算法 355 

第10章 异常检测 403