数据挖掘：理论、算法与实例解析

"Data Mining: Theories, Algorithms, and Examples" 是一本由Nong Ye编写的书籍，专注于数据挖掘领域的理论、算法与实例。该书共349页，第一版，由CRC Press出版，发布于2013年7月26日，ISBN号分别为1439808384（10位）和9781439808382（13位）。作者通过详细的理论解释和实际案例，介绍了一系列广泛的数据挖掘算法。 本书涵盖了数据挖掘的多个方面，包括分类和预测模式的挖掘算法，如线性与非线性回归模型、朴素贝叶斯分类器、决策树与回归树、人工神经网络、支持向量机以及k-最近邻分类器和监督聚类。同时，还涉及了集群和关联模式的算法，如层次聚类、K-Means聚类、密度基础聚类、自组织映射、单变量数据的概率分布、关联规则和贝叶斯网络。此外，书中还讨论了数据降维的算法，如主成分分析和多维缩放。对于异常和离群值模式的挖掘，有单变量控制图和多变量控制图的介绍。最后，书本还涉及了序列和时间模式的挖掘，包括自相关、时间序列分析、马尔可夫链模型和隐藏马尔可夫模型以及小波分析。 本书的独特之处在于采取实践性的方法来讲解数据挖掘算法，使得产生的数据模式可以被充分解读。这种方法有助于学生理解数据挖掘算法的理论和操作层面，并能手动执行这些算法，从而深入理解算法生成的数据模式。书中还提供了一些软件包的信息，以支持数据挖掘算法的实施，同时附带应用案例参考和练习题，以及解答手册和讲座的PowerPoint幻灯片。 "Data Mining: Theories, Algorithms, and Examples" 是一本全面而深入的数据挖掘教程，适合于希望理解并应用各种数据挖掘技术的学生和专业人士。通过学习本书，读者将能够掌握从大量数据中发现有价值信息和知识的工具和技巧。