数据挖掘入门:概念、技术与数据仓库
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更新于2024-07-25
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"《数据挖掘 概念与技术》是一本专为初学者设计的数据挖掘基础书籍,由韩家炜撰写,并引用了J.Han和M.Kamber的DataMining:ConceptsandTechniques作为核心理论来源。该书由Morgan Kaufmann出版于2000年,涵盖了数据挖掘的基础知识和常见算法。"
书中详细阐述了数据挖掘的基本概念,首先解释了为何数据挖掘是重要的,并定义了数据挖掘的含义。作者指出,数据挖掘是在不同类型的数据上进行的,如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。接着,书中列举了数据挖掘的主要功能,包括概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析,这些功能帮助用户发现有价值的信息和模式。
对于模式的兴趣性,作者讨论了并非所有模式都具有实际价值,强调了模式的筛选和评估过程。此外,书中还对数据挖掘系统进行了分类,并指出了数据挖掘面临的主要问题,如数据质量、数据安全和隐私保护等。
第二章深入探讨了数据仓库和在线分析处理(OLAP)技术在数据挖掘中的作用。数据仓库是数据挖掘的重要环境,区别于操作数据库,它提供了集成、非易失性的历史数据视图,以支持决策制定。章节中详细介绍了数据仓库的多维数据模型,包括星形、雪花和事实星座模式,以及度量、概念分层和OLAP操作。此外,还讨论了数据仓库的系统结构,如三层架构、ROLAP、MOLAP和HOLAP的比较,以及数据仓库的实现方法,如有效计算、索引、查询处理和元数据存储。
第三章则聚焦于数据预处理,这是数据挖掘过程中的关键步骤,因为原始数据往往需要清洗、转换和规范化以提高挖掘效率和结果准确性。预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常检测、数据集成和数据变换等步骤,确保输入到挖掘算法的数据是高质量的。
《数据挖掘 概念与技术》是学习数据挖掘的入门教材,全面覆盖了从数据仓库构建到数据预处理,再到模式发现和分析的整个流程,对于想要了解和掌握数据挖掘基础知识的读者来说,是一本不可多得的参考资料。
2017-12-07 上传
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微尘21
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