数据挖掘与分析：基础概念与算法导论

"Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms" 是一本由 Mohammed J. Zaki 和 Wagner Meira Jr. 编著的书籍，源于作者在RPI和UFMG开设的数据挖掘课程，旨在提供一个入门级别的数据挖掘和分析教程，重点介绍基础算法。书中通过数学基础解释核心数据挖掘方法，并试图通过公式背后的直观理解来帮助读者。 本书首先介绍了数据挖掘和分析的基本概念，包括数据矩阵、属性、数据的代数和几何视角。在数据的几何视角部分，涉及了距离和角度的概念，以及平均值和总方差的计算，还讲解了正交投影和线性独立性与维度的关系。数据的概率观点则涵盖了二元随机变量、多元随机变量以及随机样本和统计量。 接着，书中深入到数据挖掘的主题，如探索性数据分析，频繁模式挖掘，聚类和分类。探索性数据分析是理解数据集的关键步骤，而频繁模式挖掘关注于找出数据中的常见模式。聚类是对数据进行无监督学习，将相似对象分组，而分类则是有监督学习，通过已知的标记信息来预测新数据的类别。 在数据分析基础部分，书中详细讨论了数值属性的分析。单变量分析探讨了集中趋势度量（如均值、中位数和众数）和离散程度度量（如标准差和方差）。双变量分析则涉及位置和离散度量的比较以及关联度量的计算，这些度量有助于理解两个变量之间的关系。 此外，书中还有进一步的阅读建议和练习题，以增强读者的理解和应用能力。这本书适合对数据挖掘感兴趣的初学者，为他们提供了扎实的理论基础和实践指导。 "Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms" 是一本全面介绍数据挖掘基本概念和算法的教材，涵盖了从数据的数学表示到实际挖掘技术的广泛内容，旨在帮助读者建立对数据挖掘的深刻理解和应用技能。