探索数据挖掘的中文资源

踏入数据挖掘的世界，开启一段充满发现的旅程。

《图像数据挖掘》一书是由Diane J. Cook与Lawrence B. Holder合著，两位作者均来自华盛顿州立大学电气工程与计算机科学学院。该书由Wiley-Interscience出版，版权归2007年John Wiley & Sons, Inc.所有，于新泽西州霍博肯出版，并在加拿大同步发行。本书深入探讨了图像数据挖掘领域的核心概念、理论框架及实际应用，为读者提供了全面且深入的视角，帮助理解图像数据挖掘的复杂性和多样性。图像数据挖掘是从图像或视频数据中自动提取有用信息或知识的过程，涉及计算机视觉、模式识别、机器学习及人工智能等多个交叉学科。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

在寻找数据挖掘资料时，可以探索多种途径。

这篇综述文章由郑宇撰写，深入探讨了轨迹数据挖掘的相关主题。

这份文档深入探讨了大数据挖掘的核心概念，并详细阐述了用于从海量数据中提取有价值信息的算法。

数据挖掘技术涵盖关联分析、分类、聚类、文本挖掘、Web 挖掘、图形挖掘以及流和时间序列挖掘等领域。通过学习数据挖掘，您可以： 掌握数据挖掘和知识发现（KDD）的过程。 分析不同数据挖掘和 KDD 算法的适用性。 设计算法解决分类、聚类问题，并从数据库中识别关联规则。 应用文本挖掘、Web 挖掘、图挖掘以及流和时间序列挖掘的概念和算法。 评估数据挖掘和 KDD 算法的性能，比较和对比不同算法的性能。 评估数据挖掘算法的可伸缩性。 分析影响数据挖掘效率的数据特征。 检查数据挖掘和 KDD 算法的局限性。

数据挖掘是一项综合计算机科学、统计学和机器学习的技术，从大数据中提取出有价值的信息。介绍了数据预处理的重要性，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等关键步骤。此外，详细讨论了数据挖掘中的分类、聚类和关联规则学习等核心任务，以及特征选择和监督/无监督学习策略。最后，提及了集成学习、评估与验证方法以及常用的数据挖掘工具和技术。《数据挖掘导论》适合初学者，为他们提供理论与实践并重的学习体验。

数据挖掘模块基于监督分类中的正类问题，训练集中的样本稀缺。此外，许多属性在不同实例中具有多种取值，因此特征选择的应用显得尤为方便。过滤器包括异常值处理、重新采样、离散化以及SMOTE模型。分类器采用SVM，通过参数扫描来优化。另外，随机森林和LibSVM评估模型的表现通过10FCV进行预测。