数据挖掘：概念与技术（第2版）

"Data Mining--Concepts and Techniques(2e, Morgan Kaufmann, Elsevier, 2006)" 是一本经典的数据挖掘领域的教材，由 Jiawei Han 和 Micheline Kamber 合著，属于 Morgan Kaufmann 出版社的数据管理系统系列。这本书是第二版，包含书签，方便读者查阅。 在数据挖掘这一复杂且快速发展的领域中，本书提供了对基本概念和技术的深入理解。数据挖掘是利用计算机算法从大量数据中发现有价值信息的过程，对于商业智能、科学研究和决策支持等领域至关重要。作者 Jiawei Han 和 Micheline Kamber 是数据挖掘领域的知名专家，他们的著作具有权威性。 书中的内容可能涵盖了以下几个主要知识点： 1. 数据挖掘的基本概念：包括数据预处理（如清洗、集成、转换）、数据挖掘的目标（如分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘等）以及数据挖掘的过程（数据理解、数据准备、建模、评估和部署）。 2. 数据挖掘技术：书中详细介绍了各种数据挖掘技术，如决策树算法（如C4.5和ID3），神经网络，支持向量机，贝叶斯网络，关联规则学习（Apriori算法），聚类算法（如K-means，DBSCAN），以及时间序列分析等。 3. 实践应用：通过实际案例来展示数据挖掘技术如何应用于不同的场景，如市场营销、金融预测、医学诊断等，帮助读者理解和应用这些理论知识。 4. 机器学习与模式识别：书中可能涉及到监督学习、无监督学习和半监督学习的原理，以及如何通过这些方法进行模型训练和验证。 5. 数据挖掘工具：介绍一些常用的数据挖掘工具和软件，如R、Python、WEKA等，以及如何使用它们进行数据探索和建模。 6. 评估与度量：讨论了如何评估数据挖掘结果的准确性、有效性和可信度，包括交叉验证、误差率、精确度、召回率和F1分数等指标。 7. 面向未来的趋势：可能还包括对数据挖掘领域未来发展的探讨，如大数据、云计算、深度学习等新兴技术对数据挖掘的影响。 这本书不仅适合于计算机科学和信息系统的研究生、研究人员和教师，也对希望深入了解数据挖掘并将其应用到实际问题中的专业人士极具价值。通过阅读，读者可以系统地掌握数据挖掘的基础理论和实践技巧，提升数据驱动的决策能力。