"Data mining concepts and techniques英文版是数据挖掘领域的经典著作,由Jiawei Han和Micheline Kamber合著的第二版。该书在数据管理系统的Morgan Kaufmann系列中出版,由Jim Gray担任系列编辑。这本书被誉为当前最完整的版本,提供了全面的数据挖掘概念和技术的讲解。"
在数据挖掘领域,这本书详细介绍了如何从海量数据中提取有价值的信息。它涵盖了数据挖掘的基本概念,包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘、异常检测和概念漂移等核心概念。这些技术是数据科学家和分析师在实际工作中不可或缺的工具。
Jiawei Han和Micheline Kamber在书中讨论了数据预处理的重要性,这是数据挖掘过程中的关键步骤,包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。他们还详细阐述了各种数据挖掘方法,如决策树构建、朴素贝叶斯分类、支持向量机、神经网络以及K-means聚类算法等。
此外,书中还涉及了数据挖掘的应用场景,如市场分析、客户关系管理、预测模型构建等。对于每个技术,作者都给出了实际案例,帮助读者理解理论知识在实际问题解决中的应用。同时,书中还包括了大量的图表和示例代码,以直观地展示数据挖掘的过程。
关联规则学习部分,作者解释了Apriori算法和FP-growth算法的工作原理,这些都是发现数据集中的频繁项集和强规则的关键方法。在序列模式挖掘章节,读者可以了解到如何识别和分析时间序列数据中的模式。
异常检测是数据挖掘中的另一个重要方面,作者介绍了基于统计和机器学习的方法来识别数据中的异常值。此外,书中还探讨了应对数据变化的概念漂移,以及如何调整模型以适应这些变化。
书中的内容还包括对数据挖掘工具和软件的介绍,这有助于读者了解如何在实践中实施所学的技术。例如,提到的XQuery、XPath和SQL/XML在XML数据查询中的应用,以及如何使用Visio进行数据库建模,这些都是现代数据科学工作流程中常见的工具。
《Data Mining: Concepts and Techniques》是一本深入浅出的数据挖掘教材,不仅适合初学者作为入门指南,也适合经验丰富的专业人士作为参考资料。通过阅读这本书,读者可以系统地掌握数据挖掘的核心理论和技术,为实际的数据分析和挖掘项目打下坚实的基础。