introduction to data mining

数据挖掘简介

数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程。它涉及到使用计算机技术和统计学方法来分析数据，以发现隐藏在数据中的模式和关系。数据挖掘可以应用于各种领域，如商业、医疗、金融和科学研究等。它可以帮助人们更好地理解数据，做出更明智的决策，并发现新的机会和趋势。数据挖掘通常包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。

相关问题

国外文本挖掘研究现状和参考文献

国外文本挖掘研究现状和参考文献：

1. Berry, M. W., & Castellanos, M. (2008). Survey of text mining: Clustering, classification, and retrieval. Springer Science & Business Media.

2. Feldman, R., & Sanger, J. (2007). The text mining handbook: Advanced approaches in analyzing unstructured data. Cambridge University Press.

3. Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to information retrieval. Cambridge University Press.

4. Sebastiani, F. (2002). Machine learning in automated text categorization. ACM Computing Surveys (CSUR), 34(1), 1-47.

5. Hearst, M. A. (1999). Untangling text data mining. In Proceedings of the 37th annual meeting of the Association for Computational Linguistics on Computational Linguistics (pp. 3-10).

6. Aggarwal, C. C., & Zhai, C. (2012). Mining text data. Springer Science & Business Media.

7. Srivastava, A. N., & Sahami, M. (2009). Text mining: Classification, clustering, and applications. CRC Press.

8. Tan, A. H., Steinbach, M., & Kumar, V. (2014). Introduction to data mining. Pearson Education.

9. Zhang, W., & Li, J. (2010). Text mining: Sentiment analysis of online reviews. Journal of Computational Information Systems, 6(6), 2022-2029.

10. Wu, X., Zhu, X., Wu, G. Q., & Ding, W. (2014). Data mining with big data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 26(1), 97-107.

数据挖掘导论英文pdf

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这本书的主要内容涵盖了数据挖掘的基本概念、数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等主题。此外，该书还提供了大量的案例研究和编程示例，以帮助读者更好地了解和应用数据挖掘技术。

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