数据挖掘十大算法：英文版原著作者Wu Xindong

"数据挖掘十大算法英语版作者Wu Xindong" 本书是关于数据挖掘领域的重要著作，由Wu Xindong撰写，英文版由Taylor & Francis Group在2009年出版。这本书包含了Chapman & Hall/CRC的印记，是Taylor & Francis Group下属的一个出版社。它在美国佛罗里达州博卡拉顿出版，使用酸性免费纸张印刷，具有国际标准书号(ISBN-13：978-1-4200-8964-6)。 数据挖掘是信息技术中的一个关键分支，它涉及到从大量数据中发现有用模式、知识和信息的过程。这个领域结合了统计学、机器学习和数据库管理等多个学科的知识，用于预测、分类、聚类和关联规则挖掘等任务。Wu Xindong作为此书的作者，很可能详尽地介绍了数据挖掘的十大算法，这些算法可能包括： 1. **决策树**（Decision Tree）：如ID3, C4.5 和CART，用于分类和回归分析。 2. **K-均值**（K-Means）：一种常见的无监督聚类方法，用于将数据分组到k个类别中。 3. **随机森林**（Random Forest）：通过构建多棵决策树并综合其结果来提高预测准确性和防止过拟合。 4. **支持向量机**（Support Vector Machine, SVM）：利用最大边界的概念进行分类和回归，适用于小样本高维问题。 5. **朴素贝叶斯**（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理的简单但有效的分类算法。 6. **Apriori**：关联规则挖掘中的经典算法，用于发现项集之间的频繁模式。 7. **Adaboost**：一种迭代的弱学习器提升方法，通过组合多个弱分类器形成强分类器。 8. **神经网络**（Neural Networks）：模拟人脑神经元结构的复杂模型，用于学习复杂的数据关系。 9. **DBSCAN**（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：基于密度的聚类算法，可以发现任意形状的簇。 10. **梯度提升机**（Gradient Boosting Machines, GBM）：通过逐步优化弱预测器的组合，构建出强预测模型。 书中提到，尽管已尽力确保信息的准确性和可靠性，但作者和出版商对所有材料的准确性或使用后果不承担任何责任。对于复制的版权材料，作者和出版商已尽力追踪权利人，并对未获得许可而发表表示歉意。如果发现有未被承认的版权材料，读者可联系出版商以改正。 这本书可能是数据挖掘领域的从业者、研究者和学生的重要参考资料，它提供了关于关键算法的深入理解和实践应用。通过学习这些算法，读者能够更好地理解和应用数据挖掘技术，解决实际问题。