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數據挖掘原理與算法

【作　者】：邵峰晶，于忠清編著

【叢編項】：無

【裝幀項】：膠版紙 26cm / 322

【出版項】：中國水利水電出版社 / 2003-08-01

【ISBN號】：9787508416533 / 7508416538

【原書定價】：￥32.00　有12家書店打折銷售　

【主題詞】：計算機－計算機科學理論與基礎知識－計算理論－算法

書籍介紹

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【圖書簡介】
　　數據挖掘技術是近幾年國內外迅速發展起來的一門交叉學科，涉及到數據庫、統計學、人工智能與機器學習等多個領域。本書在介紹了數據挖掘原理的基礎上，從實用的角度出發，詳細地介紹了數據挖掘的經典算法。本書在介紹了數據挖掘原理的基礎上，從實用的角度出發，詳細地介紹了數據挖掘的經典算法。本書是國內第一本對數據挖掘技術基礎算法進行詳細描述的實用性教材。第1章從不同的角度對數據挖掘進行了介紹，第2章介紹了數據倉庫技術的概念并給出了數據立方體的理論基礎。第3章講述了數據挖掘的數據預處理所涉及到的概念及算法。第4章-第8章詳細介紹了數據挖掘的經典領域的算法，其中第6章簡單介紹了數據可視化的內容。第9章介紹了開放的數據挖掘平臺。本書的使用對象是在校高年級的本科生、研究生及各個領域的高級軟件開發人員。

【本書目錄】
前言
第1章  導論
1. 1  數據挖掘的社會需求
1. 2  什么是數據挖掘
1. 3  數據挖掘的數據來源
1. 4  數據挖掘的分類
1. 4. 1  分類分析(Classification Analysis)
1. 4. 2  聚類分析(Clustering Analysis)
1. 4. 3  關聯分析(Association Analysis)
1. 4. 4  序列分析及時間序列(Sequence Analysis and Time Sequence)
1. 4. 5  孤立點分析(Outlier Analysis)
1. 4. 6  其他分析
1. 5  數據挖掘的體系結構與運行過程
1. 5. 1  數據挖掘的體系結構
1. 5. 2  數據挖掘的步驟
1. 5. 3  實例
1. 6  數據挖掘與其他相關技術
1. 6. 1  數據挖掘與數據庫中的知識發現
1. 6. 2  數據挖掘與OLAP
1. 6. 3  數據挖掘與人工智能和機器學習
1. 6. 4  數據挖掘與統計學
1. 6. 5  數據挖掘與客戶關系管理
1. 6. 6  軟硬件發展對數據挖掘的影響
1. 6. 7  XML與面向Web的數據挖掘技術
1. 7  數據挖掘工具的評價標準
1. 8  數據挖掘的應用
1. 9  數據挖掘的要求及挑戰
第2章  數據倉庫技術
2. 1  數據倉庫概述
2. 1. 1  數據倉庫的定義
2. 1. 2  數據倉庫查詢系統
2. 1. 3  OLTP與OLAP
2. 1. 4  數據倉庫與數據集市
2. 1. 5  數據倉庫系統的結構
2. 1. 6  數據倉庫中的元數據管理
2. 2  聯機分析處理(OLAP)
2. 2. 1  OLAP的功能及體系結構
2. 2. 2  OLAP數據組織模型
2. 2. 3  數據倉庫的建模
2. 2. 4  OLAP的Web結構
2. 2. 5  OLAP數據查詢機制
2. 3  多維數據模型
2. 3. 1  數據模型
2. 3. 2  代數操作
2. 3. 3  數據集合維護操作
2. 4  海威數據倉庫系統簡介
2. 4. 1  Highway Decision Center V1. 0系統結構
2. 4. 2  Highway Decision Center V2. 0系統結構
2. 4. 3  海威數據倉庫網絡結構
2. 5  數據倉庫應用舉例
2. 5. 1  信用卡資信分析
2. 5. 2  貸款分析
第3章  數據挖掘中的數據預處理
3. 1  概論
3. 1. 1  預處理的基本功能
3. 1. 2  預處理的主要方法
3. 2  數字屬性的離散化與特征選擇
3. 2. 1  Chi2算法簡介
3. 2. 2  舉例
3. 2. 3  討論
3. 3  數據的采樣
3. 3. 1  數據挖掘不同領域中的采樣
3. 3. 2  數據挖掘中的采樣方法
3. 3. 3  靜態與動態采樣
3. 4  概念分層
3. 4. 1  數據庫中的面向屬性的歸納
3. 4. 2  概念分層的動態提煉
3. 4. 3  針對數字屬性的概念分層的自動產生
第4章  關聯規則
4. 1  關聯規則挖掘的基本概念
4. 2  關聯規則的發現算法
4. 2. 1  發現大的項集
4. 2. 2  算法Apriori
4. 2. 3  算法AprioriTid
4. 2. 4  算法AprioriHybrid
4. 2. 5  生成規則
4. 3  多值屬性關聯規則
4. 3. 1  基本概念
4. 3. 2  MAQA算法
4. 3. 3  確定多值屬性劃分的聚類算法CP
4. 3. 4  合并數量屬性的相鄰值
4. 4  多層關聯規則挖掘
4. 4. 1  概念層次(Conceptual Hierarchies)
4. 4. 2  同層(Same Hierarchy)關聯規則挖掘
4. 4. 3  混合層(Mixed Hierarchies)關聯規則挖掘
4. 4. 4  交叉層(Cross Hierarchies)關聯規則挖掘
4. 5  約束性關聯規則發現方法及算法
4. 5. 1  問題陳述
4. 5. 2  過濾事務數據庫
4. 5. 3  算法Separate
4. 5. 4  擴展的約束條件
4. 6  關聯規則的增量式更新算法
4. 6. 1  IUA算法
4. 6. 2  PIUA算法
第5章  數據分類
5. 1  決策樹基本算法
5. 1. 1  決策樹生成算法
5. 1. 2  決策樹的修剪
5. 2  決策樹ID3
5. 2. 1  基本概念
5. 2. 2  定義
5. 2. 3  ID3算法
5. 3  決策樹學習算法C4. 5
5. 3. 1  使用增益比例
5. 3. 2  處理未知值的訓練樣本
5. 3. 3  有連續值的屬性
5. 3. 4  規則的產生
5. 3. 5  交叉驗證(Cross Validation)
5. 3. 6  C4. 5的工作流程
5. 4  分類與回歸樹(CART)
5. 4. 1  基本定義
5. 4. 2  構建樹算法
5. 4. 3  修剪(Pruning)
5. 4. 4  決策樹訐估(Estimation)
5. 4. 5  內存管理及時間復雜性分析
5. 5  SLIQ：一種快速可擴展的分類算法
5. 5. 1  擴展性問題
5. 5. 2  SLIQ分類器
5. 5. 3  數據結構及算法
5. 6  SPRINT：數據挖掘中一種可擴展的并行分類器
5. 6. 1  串行算法
5. 6. 2  分類并行化
第6章  多維訪問與數據可視化
6. 1  多維訪問方法
6. 1. 1  引言
6. 1. 2  空間數據的結構
6. 1. 3  基本的數據結構
6. 2  R-樹及R*樹：空間搜索的動態索引樹
6. 2. 1  R-樹的索引結構
6. 2. 2  搜索及更新
6. 2. 3  Choose Subtree算法
6. 2. 4  R*樹的分裂
6. 2. 5  強迫重插入
6. 2. 6  R*樹：一個有效的點存取方法
6. 3  多維數據的平行坐標表示法
6. 4  圓形分段及基于相似性的排列
6. 4. 1  圓形分段：一種大數據量多維數據可視化技術
6. 4. 2  基于相似性原理的多維數據排列的可視化技術
第7章  聚類分析
7. 1  基礎知識
7. 1. 1  距離與相似系數
7. 1. 2  聚類的特征與聚類間的距離
7. 2  分層聚類法
7. 2. 1  最短距離法
7. 2. 2  最長距離法
7. 2. 3  中間距離法
7. 2. 4  其他方法
7. 3  分割聚類算法CLARANS
7. 3. 1  PAM算法
7. 3. 2  CLARA算法
7. 3. 3  基于隨機搜索的聚類算法CLARANS
7. 4  聚類算法k-means及k-modes
7. 4. 1  k-means算法
7. 4. 2  改進的k-means算法
7. 4. 3  大型離散數據集的快速聚類算法
7. 5  高維度數據的自動子空間聚類算法CLIQUE
7. 5. 1  問題描述
7. 5. 2  算法
7. 6  OPTICS：識別聚類結構的對象排序
7. 6. 1  根據聚類結構對數據庫排序
7. 6. 2  識別聚類結構
7. 6. 3  自動化技術
7. 7  利用分層的平衡迭代歸約及聚類
7. 7. 1  聚類特征(Clustering Feature)及CF-樹
7. 7. 2  CF-樹重建算法
7. 7. 3  BIRCH聚類算法
7. 7. 4  階段1的算法
7. 7. 5  階段2的算法
7. 7. 6  階段3的算法
7. 7. 7  階段4的算法
7. 7. 8  內存管理及時間復雜性分析
7. 8  大型數據集中孤立點挖掘的高效算法
7. 8. 1  問題定義
7. 8. 2  嵌入式循環及基于索引的算法
7. 8. 3  基于分區的算法
第8章  序列模式與時間序列
8. 1  序列模式的數據挖掘
8. 1. 1  基本定義
8. 1. 2  序列模式的發現
8. 1. 3  序列階段
8. 2  時序數據庫中相似序列的挖掘
8. 2. 1  基于ARMA模型的序列匹配方法
8. 2. 2  基于離散傅里葉變換的時間序列相似性快速查找
8. 2. 3  基于規范變換的查找方法
8. 3  在數據庫中發現具有時態約束的關聯規則
8. 3. 1  問題描述
8. 3. 2  帶時態約束的關聯規則發現算法
第9章  開放式的數據挖掘系統
9. 1  OLE DB For DataMining
9. 1. 1  OLE DB For DataMining簡介
9. 1. 2  OLE DB For DataMining編程基礎
9. 2  可預測模型描述語言(PMML)
9. 2. 1  簡介
9. 2. 2  一個簡單的PMML例子
9. 3  產品簡介
9. 3. 1  背景
9. 3. 2  產品目標
9. 4  系統結構
9. 4. 1  用于OLAP系統的數據挖掘應用系統結構
9. 4. 2  基于B／S結構的應用框架
9. 4. 3  邏輯模塊結構設計
9. 5  Web服務技術
9. 6  輸入和輸出
9. 6. 1  系統輸入：OLTP. OLAP及其他
9. 6. 2  利用可視化技術構造可理解的知識展現
9. 7  應用模式
9. 8  現狀與前景
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