数据挖掘与知识发现：理论与方法探索

"数据挖掘与知识发现].李雄飞.文字版" 本书是"数据挖掘与知识发现"的完整电子版，由李雄飞和李军共同编著，适合计算机科学与技术专业以及信息科学方向的高年级本科生和研究生作为教材或参考书，同时也适合相关科技人员学习参考。书中全面探讨了数据挖掘与知识发现领域的核心理论和实践方法。 数据挖掘（Data Mining）是知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简称KDD）过程中的一个重要步骤，其目的是从海量数据中提取出有价值的信息和知识。作者在书中首先介绍了KDD的基本概念，包括数据挖掘的对象、知识发现的过程，以及这个领域所涉及的研究方法和应用范围。 为了进行有效的知识发现，数据预处理是非常关键的环节。书中简述了数据清理，用于去除数据中的噪声和不一致性；数据约简，以减少数据的复杂性而不损失重要信息；数据概念等级分层，通过抽象和概括提高数据的理解性；以及多维数据模型，如数据立方体，用于支持多角度的数据分析。 接着，书中详细探讨了几种常见的数据挖掘方法。粗糙集理论（Rough Set Theory）用于处理不确定性和不完整性数据；模糊集（Fuzzy Set）则处理的是边界模糊的数据；聚类分析（Cluster Analysis）用于将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较高，组间的差异较大；关联规则（Association Rule Learning）揭示了项集之间的频繁模式，常用于市场篮子分析；人工神经网络（Artificial Neural Networks）模拟人脑神经元结构，适应于非线性问题的建模和预测；分类与预测（Classification and Prediction）则是利用已有数据建立模型，对未知数据进行分类或预测。 此外，书中还提到了多媒体数据挖掘的最新进展，这是随着图像、视频等多媒体数据快速增长而出现的新领域。 本书不仅涵盖了数据挖掘的基础理论，而且注重实用性和前瞻性，为读者提供了丰富的案例和实际应用示例，有助于读者理解和掌握数据挖掘的关键技术和实践技巧。无论是对于学术研究还是实际业务场景，本书都是一份宝贵的参考资料。