数据挖掘入门指南:应对海量数据挑战
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更新于2024-07-15
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《数据挖掘介绍》(Introduce to Data Mining 2013) 是由Pang-Ning Tan、Michael Steinbach和Vipin Kumar三位作者共同编著的一本权威著作,该书在快速发展的数据收集和存储技术背景下应运而生。随着组织机构积累了大量数据,如何从中提取有价值的信息成为了一项极具挑战性的任务。本书作为Pearson出版的作品,旨在为读者提供全面的数据挖掘基础理论和技术指导。
全书分为多个章节,涵盖了数据挖掘的关键领域:
1. **第一章:绪论** - 为读者介绍了数据挖掘的基本概念,帮助理解这个领域的核心目标和重要性,以及它在实际商业和科研中的应用。
2. **第二章至第六章:高级概念与算法** - 进一步探讨了数据挖掘的几个核心主题:
- **第2章:聚类分析** - 包括基本概念和算法,如层次聚类、K-means等,阐述了如何根据数据内在结构将对象分组。
- **第3章:聚类分析:附加问题和算法** - 对聚类分析的复杂性进行深入讨论,可能涉及噪声处理、肘部法则等问题及相应的解决方案。
- **第4章:关联分析** - 提供了深度理解市场篮子分析、频繁模式挖掘等方法,有助于发现数据之间的隐含关系。
- **第5章:关联分析:高级概念** - 探讨了更复杂的关联规则和关联图,如Apriori和FP-Growth算法。
- **第6章:异常检测** - 学习如何识别和处理异常值,这对于异常行为分析、欺诈检测等领域至关重要。
3. **第七章:维度缩减**(Appendix B) - 针对高维数据处理,介绍了降维技术,如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等,帮助减少数据冗余并提高模型效率。
4. **第八章:优化**(Appendix E) - 数据挖掘过程中的优化问题,如搜索算法、参数调整和模型选择,是提升算法性能的关键。
5. **附录D:回归** - 介绍了回归分析在数据挖掘中的应用,包括线性回归、逻辑回归等预测模型。
这本书不仅提供了理论知识,还关注实践应用,适合希望深入理解和运用数据挖掘技术的专业人士和研究人员。通过阅读,读者将掌握如何在海量数据中发掘出有价值的信息,为决策制定和业务增长提供强大支持。
2017-07-06 上传
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