数据挖掘与知识发现：算法与实践

"数据挖掘与知识发现是计算机科学与技术领域的重要分支，旨在从海量数据中提取出有价值的知识。本书由李雄飞和李军编著，深入探讨了数据挖掘的基础理论、研究方法和实际应用。书中涵盖了KDD的基本概念，数据预处理技术，以及多种数据挖掘算法，如粗糙集、模糊集、聚类分析、关联规则和人工神经网络等。此外，还简要介绍了多媒体数据挖掘的最新进展。这本书适用于计算机科学与技术专业和信息科学方向的高年级本科生、研究生学习，同时对相关领域的科技工作者也有很高的参考价值。" 数据挖掘是一个复杂的过程，始于KDD，它涉及数据的预处理、转换、模式发现、模式评估和最终的知识表示。预处理阶段包括数据清理，去除噪声和不一致的数据，以及数据约简，减少数据的维度以提高效率。数据概念等级分层则是将数据抽象成不同层次，便于理解和分析。多维数据模型如星型、雪花型和立方体模型常用于OLAP（在线分析处理）系统，支持快速查询和分析。 粗糙集理论是一种处理不完整或不确定数据的方法，它允许我们在缺失信息的情况下发现知识。模糊集则处理的是边界模糊的信息，帮助我们处理不确定性。聚类分析是无监督学习的一种，通过相似性度量将数据分成不同的群组。关联规则挖掘寻找项集之间的频繁模式，如购物篮分析中的"买了A就可能买B"的规则。人工神经网络则模拟人脑神经元的工作原理，进行分类和预测任务，适应性强，能处理非线性关系。 分类与预测是数据挖掘的重要部分，包括决策树、支持向量机、随机森林等多种算法，它们用于建立模型以预测未知数据的类别。最后，多媒体数据挖掘关注图像、视频和音频等非结构化数据的处理，这是当前数据挖掘领域的热点之一，随着大数据时代的到来，其重要性日益凸显。 本书不仅提供了理论知识，还包含实例解析，使读者能够将理论应用于实践。通过阅读本书，读者将对数据挖掘有全面的理解，并具备应用各种数据挖掘算法解决实际问题的能力。