数据挖掘导论（第二版）中文第7章：聚类-基础

组合方法的几种常见玩法讲得挺清楚的，尤其是Bagging和Boosting那块，基本就是你日常调分类器绕不开的核心套路。讲步骤的时候有条理，直接告诉你咋做，咋组合，怎么提升准确率，挺实用。 Bagging的比较到位，从随机采样讲到如何组合多个模型，像Random Forest这种常见的集成方法也带着讲了，细节不啰嗦，刚刚好。 Boosting这块提到了迭代权重更新的逻辑，能帮你理解为啥弱分类器叠起来能变强。AdaBoost这类思路看完就知道怎么调权重了。 错误纠正输出编码（ECOC）蛮有意思的，适合搞多分类问题的时候上手，原理听起来复杂，其实就是转二进制编码，多个二分类器一起上阵。 如果你平时

本幻灯片展示了数据挖掘导论第二版的第 1 章内容。

2006年经典著作最新版，不容错过！

本书专注于数据挖掘的基础概念、方法和技术，涵盖数据预处理、聚类分析、分类与回归树等关键内容。由Jiawei Han和Micheline Kamber撰写，适用于学术和实践需求。

英文原版的《Mining of Massive Datasets》还挺适合前端开发者了解点大数据知识的。尤其是你做数据可视化、需要搞点数据预啥的，翻一翻还挺有启发。讲得比较接地气，虽然是讲大数据算法，但有不少图示和例子，像 MapReduce、PageRank 这些，讲得还算清楚，不会让人看着头疼。你要是搞前后端结合的项目，懂点底层原理，交流也更顺了。几个扩展资源也值得看看，像《大数据挖掘技术》那个 PDF，内容比较实在，另外像Overview文档也适合快速过一遍。建议你边看边记下关键点，比如MinHash、Locality Sensitive Hashing这些在推荐系统里都用得上。对了，有

数据挖掘领域的老朋友，Web 数据挖掘这本书的第二版，内容更新得还挺及时。Bing Liu 写的，逻辑清晰，思路也实用，适合想搞清楚爬虫、信息整合这些常见任务的你。结构化数据的抽取讲得蛮细，还带着一点实际操作的味道，不会太学术。像观点挖掘这种听着高大上但做起来接地气的技术，这本书也有，属于那种“看得懂又能用”的类型。书分两部分，前半段是数据挖掘基础，后半段就往 Web 上靠了，讲用户行为、链接这些内容，思路比较系统，看下来不会东一块西一块。如果你平时有写数据可视化或做后台的需求，这书还挺值得一翻的。有空的时候翻翻，不亏。如果你还想深入了解，比如非结构化内容怎么搞，这几篇相关文章你也可以看看。

汉，卡伯著，Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd Edition

数据挖掘真的是个越来越火的技术了，尤其是大数据时代的今天。它不仅仅是把数据成信息那么简单，更是多个技术的融合。像是数据库、机器学习、统计学，还有神经网络，几乎每个领域都有它的影子。如果你平时有接触过数据，这些技术应该不陌生。数据预、聚类、关联规则挖掘这些方法都挺重要，能你从海量数据中提取出有用的信息。比如你在做电商推荐系统时，频繁模式和分类预测就能帮你发现用户行为的规律，从而精准推荐商品。要注意，数据清洗和数据规约这些步骤一定不要跳过，保证数据质量才能确保挖掘结果靠谱。如果你是刚入门，推荐先从基础的数据仓库和OLAP了解起来，它们可以为你的数据挖掘打下坚实的基础。其实，数据挖掘就像是一个探索未

本书全面介绍了现代计算机算法的研究。它详细介绍了许多算法，并对它们进行了深入讨论，同时使得设计和分析对所有读者都易于理解。