数据挖掘原理与算法第三版pdf

时间: 2023-07-31 10:02:57 浏览: 179
《数据挖掘原理与算法第三版》是一本非常有价值的书籍,它详细介绍了数据挖掘的原理和算法。本书分为四个部分:基本概念、数据预处理、数据挖掘方法和高级话题。每个部分都包含多个章节,涵盖了数据挖掘的各个方面。 在基本概念部分,书中首先介绍了数据挖掘的基本概念和背景知识,包括数据挖掘的定义、发展历史等。然后详细讲解了数据预处理的步骤和方法,包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。 在数据挖掘方法部分,书中介绍了多种常用的数据挖掘算法,如分类、聚类、关联规则、时序模式等。每个算法都包含了原理、算法流程和实例应用,帮助读者深入理解和掌握各种数据挖掘技术。 在高级话题部分,书中探讨了数据挖掘的一些热门话题,包括大规模数据挖掘、多源数据挖掘、流数据挖掘等。这些话题对于那些已经掌握了基础知识的读者来说,可以进一步扩展他们的学术和实践能力。 总的来说,《数据挖掘原理与算法第三版》是一本非常系统和全面的数据挖掘教材。它不仅适合作为大学教材,也适合作为数据挖掘从业人员的参考书。无论是对于初学者还是进阶学习者来说,这本书都是一本不可或缺的资料。
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数据挖掘原理与算法第三版毛国君pdf

《数据挖掘原理与算法第三版》是由毛国君所著,主要介绍了数据挖掘的原理和算法。数据挖掘是一门利用计算机技术和统计学方法,从大量的数据中自动发现潜在的规律和模式的过程。 本书内容包括数据挖掘的基本概念、数据预处理、分类与预测、聚类、关联规则挖掘、时序数据挖掘等方面。首先,通过对数据挖掘的基本概念和流程进行介绍,使读者了解数据挖掘的起源和发展。然后,介绍了数据预处理的内容,包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。接着,详细介绍了分类与预测的算法,如决策树、贝叶斯分类器和神经网络等。同时,对聚类算法和关联规则挖掘进行了深入讲解,以帮助读者理解和运用这些算法。最后,还介绍了时序数据挖掘的方法和应用。 《数据挖掘原理与算法第三版》的特点是理论与实践结合,通过实例和应用案例,让读者能够更好地理解和掌握数据挖掘的原理和算法。此外,书中还包含了大量的习题和案例,供读者练习和应用。总的来说,这本书适合计算机科学、信息管理、统计学等专业的大学本科生和研究生学习和参考。他为我们提供了一个全面深入的了解数据挖掘领域的入门指南,并且对于相关领域的研究人员和实践者也有很大的参考价值。

数据挖掘原理与算法第四版

数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程。数据挖掘原理与算法第四版是一本介绍数据挖掘基本概念、方法和算法的书籍。其中包括以下内容: 1. 数据挖掘概述 2. 数据预处理 3. 分类与预测 - 决策树分类方法 - 贝叶斯分类方法 - K-最近邻分类方法 - 集成学习方法 4. 聚类分析 5. 关联规则挖掘 6. 离群点分析 7. 数据挖掘应用 以下是一个示例,展示如何使用K-最近邻分类方法对给定数据进行分类: 引用中给出了一组数据点的坐标,我们可以使用K-最近邻分类方法将这些点分为两类。具体步骤如下: 1. 将数据集分为训练集和测试集。 2. 对于测试集中的每个数据点,计算它与训练集中所有数据点的距离。 3. 选取距离最近的K个数据点,根据它们的类别来预测测试集中数据点的类别。 4. 重复步骤2和3,直到测试集中所有数据点都被分类。 下面是使用Python实现K-最近邻分类方法的示例代码: ```python from math import sqrt # 计算两个点之间的欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): distance = 0.0 for i in range(len(point1)): distance += (point1[i] - point2[i]) ** 2 return sqrt(distance) # 根据K-最近邻分类方法对数据进行分类 def k_nearest_neighbors(train, test, k): distances = [] for train_point in train: distance = euclidean_distance(train_point[:-1], test[:-1]) distances.append((train_point, distance)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [distances[i][0] for i in range(k)] classes = [neighbor[-1] for neighbor in neighbors] prediction = max(set(classes), key=classes.count) return prediction # 测试K-最近邻分类方法 dataset = [[1.0, 0.0, 0], [4.0, 0.0, 0], [0.0, 1.0, 0], [1.0, 1.0, 0], [2.0, 1.0, 0], [3.0, 1.0, 1], [4.0, 1.0, 1], [5.0, 1.0, 1], [0.0, 2.0, 1], [1.0, 2.0, 1], [4.0, 2.0, 1], [1.0, 3.0, 1]] k = 3 for test_point in dataset: prediction = k_nearest_neighbors(dataset, test_point, k) print('Expected Class: %d, Predicted Class: %d' % (test_point[-1], prediction)) ```

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系统化地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用和相关概念、原理、算法。对数据挖掘中的主要技术分支,包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及Web挖掘等进行了理论剖析和算法描述。本书的许多工作是作者们在攻读博士学位期间的工作总结,一方面,对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论分析入手,在此基础上进行技术归纳。另一方面,为了保证技术的系统性,所有的挖掘模型和算法描述都在统一的技术归纳框架下进行。同时,为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难,本书的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明。本书共分8章,各章相对独立成篇,以利于读者选择性学习。在每章后面都设置专门一节来对本章内容和文献引用情况进行归纳,它不仅可以帮助读者对相关内容进行整理,而且也起到对本内容相关文献的注释性索引功能。第1章是绪论,系统地介绍了数据挖掘产生的商业和技术背景,从不同侧面剖析了数据挖掘的概念和应用价值;第2章给出了知识发现的过程分析和应用体系结构设计;第3章对关联规则挖掘的原理和算法进行全面阐述;第4章给出分类的主要理论和算法描述;第5章讨论聚类的常用技术和算法;第6章对时间序列分析技术和序列挖掘算法进行论述;第7章系统地介绍了Web挖掘的主要研究领域和相关技术及算法;第8章是对空间数据挖掘技术和算法的分析和讲述。

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