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数据挖掘入门指南:实例解析与前沿算法
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更新于2024-07-22
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"《数据挖掘与分析入门指南》是一本面向高级本科生和研究生的数据挖掘教材,专为初学者设计,旨在帮助读者理解并掌握这一新兴领域中的基本算法。该书将数据科学的核心内容与机器学习和统计学的相关概念相结合,提供了一个全面且深入的数据挖掘教程。 书中首先介绍了探索性数据分析,这是理解和解读大量数据的第一步,通过可视化和统计方法揭示数据的内在结构。接着,作者深入探讨了模式挖掘,帮助读者发现数据中的规律和趋势,如关联规则学习和序列模式挖掘。本书还涵盖了聚类分析,这是一种将数据集划分为相似组别的方法,如K-means和层次聚类。 分类是数据挖掘的另一个重要主题,通过构建预测模型将数据分到预定义的类别中,例如决策树、支持向量机和神经网络。作者特别关注前沿技术,如核方法的应用,这些方法允许处理非线性和高维数据,提高了分析的复杂度和准确性。此外,书中也讨论了复杂图谱和网络数据的分析,这对于社交网络分析、推荐系统等领域至关重要。 《数据挖掘与分析》的一大亮点是其算法导向的编写方式,书中提供的开源实现代码使得理论知识能够转化为实践操作,便于学生、研究人员和从业者在实际项目中应用。为了降低入门门槛,作者强调了对基础数学知识的需求,确保读者在掌握必要的数学工具后可以流畅地进行学习。 这本书不仅为数据挖掘新手提供了扎实的基础,也为有经验的专业人士提供了关于最新研究动态的深入洞察,是数据挖掘领域的宝贵资源,无论是在学术研究还是商业智能和分析领域,都能提供实用指导。"
资源详情
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vi Contents
4.3 Centrality Analysis
102
4.4 Graph Models 112
4.5 Further Reading 132
4.6 Exercises 132
5 Kernel Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
5.1 Kernel Matrix 138
5.2 Vector Kernels 144
5.3 Basic Kernel Operations in Feature Space 148
5.4 Kernels for Complex Objects 154
5.5 Further Reading 161
5.6 Exercises 161
6 High-dimensional Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
6.1 High-dimensional Objects 163
6.2 High-dimensional Volumes 165
6.3 Hypersphere Inscribed within Hypercube 168
6.4 Volume of Thin Hypersphere Shell 169
6.5 Diagonals in Hyperspace 171
6.6 Density of the Mul t ivariate Normal 172
6.7 Appendix: Derivation of Hypersphere Volume 175
6.8 Further Reading 180
6.9 Exercises 180
7 Dimensionality Reduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 83
7.1 Background 183
7.2 Principal Component Analysis 187
7.3 Kernel Principal Component Analysis 202
7.4 Singular Value Decomposition 208
7.5 Further Reading 213
7.6 Exercises 214
PART TWO: FREQUENT PATTERN MINING
8 Itemset Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
217
8.1 Frequent Itemsets and Association Rules 217
8.2 Itemset Mining Algorithms 221
8.3 Generating Association Rules 234
8.4 Further Reading 236
8.5 Exercises 237
9 Summarizing Itemsets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242
9.1 Maximal an d Closed Frequent Itemsets 242
9.2 Mining Maximal Frequent Itemsets: GenMax Algorithm 245
9.3 Mining Closed Frequent Itemsets: Charm Al go rithm 248
9.4 Nonderivable It emsets
250
9.5 Further Reading 256
9.6 Exercises 256
Contents vii
10 Sequence Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
259
10.1 Frequent Sequences 259
10.2 Mining Frequent Sequences 260
10.3 Substring Mining via Suffix Trees 267
10.4 Further Reading 277
10.5 Exercises 277
11 Graph Pattern Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280
11.1 Isomorphism and Support 280
11.2 Candidate Generation 284
11.3 The gSpan Algorithm 288
11.4 Further Reading 296
11.5 Exercises 297
12 Pattern and Rule Assessment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301
12.1 Rule and P attern Assessment Measures 301
12.2 Significance T esting and Confidence Intervals 316
12.3 Further Reading 328
12.4 Exercises 328
PART THREE: CLUSTERING
13 Representative-based Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
333
13.1 K-means Algorithm 333
13.2 Kernel K-means 338
13.3 Expectation-Maximization Clustering 342
13.4 Further Reading 360
13.5 Exercises 361
14 Hierarchical Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364
14.1 Preliminaries 364
14.2 Agglomerative Hierarchical Clustering 366
14.3 Further Reading 372
14.4 Exercises and Projects 373
15 Density-based Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375
15.1 The DBSCAN Algorithm 375
15.2 Kernel Densit y Estimation 379
15.3 Density-based Clustering: DENCLUE 385
15.4 Further Reading 390
15.5 Exercises 391
16 Spectral and Graph Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394
16.1 Graphs and Matrices 394
16.2 Clustering as Graph Cuts 401
16.3 Markov Cl ustering 416
16.4 Further Reading 422
16.5 Exercises 423
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