数据挖掘导论第 1 章绪论

数据结构的入门 PPT 里，第一章算是挺关键的一部分，尤其适合刚入门的你。这份 PPT 讲得比较系统，从数组、链表一直聊到树和图，方式也不枯燥，结合了不少例题，像是二分查找、二叉树遍历这些常考点，讲得还挺透的。 数据结构的堆部分也有提到，嗯，举了个例子用的是 D 19,34,26,97,56,75，还顺带解释了最大堆和最小堆的概念，讲清楚了“父节点比子节点大/小”的原则，看完之后再做题就顺手多了。 像你要准备考研或者打算找工作，这 PPT 的内容真的挺实用。举的例子都贴近实际面试题，比如二维数组定位和树的宽度计算，像阿里、百度、联想以前出过的题都在里面有提到，看得出是下了功夫整理的。 建议你搭

数据挖掘课的第一章讲义，陈封能他们写的教材内容，讲得还蛮系统的。逻辑比较清晰，基础概念也都带到了，比如数据预、数据模式这些，配合课上内容看，挺顺的。尤其是刚开始接触数据挖掘的你，用来打基础合适。 教材用的是人民邮电出版社的版本，纸质版也比较常见。哦对了，翻译的范明和范宏建也都是老牌搞数据的，术语翻译得还行，不太拗口。你要是习惯对着讲义敲代码，建议 PDF 先存在本地，方便查。 像分类、聚类、关联规则这些章节后面都会讲到，第一章主要是打个底，整体风格偏教学型，不会让人一上来就懵。PDF 页数有点多（463 页），但别慌，翻一翻其实不少是图示和案例，阅读起来压力不大。 还有，文末附的两个链接也别错

数据操作在现代应用中可不仅仅是增删改查那么简单哦。你不仅要应对基本的插入、删除、修改、查询，还得学会一些特殊操作，比如执行、领域搜索、浏览甚至是时态查询。更重要的是，有些操作是用户自己定义的。所以，对于复杂的数据库需求，掌握多种数据操作是必不可少的。你如果想深入了解这方面的内容，像 SQL Server、MySQL 等数据库的高级操作都是不错的选择。毕竟，随着数据量的增大，如何高效操作这些数据就成了关键。哦对了，别忘了关注操作的安全性和效率，做好数据操作的优化，才能在实际项目中游刃有余。

2、概念模式(1) 概念模式（Conceptual Schema），也称公共逻辑模式或逻辑模式，它是介于内模式和外模式之间的层次，与结构数据模型对应。概念模式是数据库系统中全局数据逻辑结构和特征的描述，是全体用户的公共数据视图，这种描述是一种抽象描述，不涉及具体硬件平台与软件环境。

软件平台操作系统的数据库开发工具，资源挺全的，适合刚上手或者想系统梳理的朋友。里面有从 UNIX 到 Linux、Oracle、Delphi 各种平台和语言的对接方式。嗯，资源是有点多，但都比较实用，能快速找到你要的方向。 UNIX 系统的 INFORMIX 数据库访问工具算是比较老牌的方案，适合搞老系统维护的你，操作不复杂，接口也还算清晰。可以看看 UNIX 操作系统中的 INFORMIX 数据库访问工具。 Linux 和 Oracle 的组合现在还挺多人在用，稳定性好，资料也丰富，调试起来还算顺手。你可以参考这个 Linux 操作系统与 Oracle 数据库。 Delphi 做数据库开发的

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

数据挖掘导论课件共9章，内容包含聚类、分类、频繁模式挖掘等主题，并提供大量易懂示例。该课件由 Tan、Steinbach 和 Kumar 编写。此文档仅包含第一章，其余章节请参阅附件。

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