数据挖掘导论第 1 章绪论

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。

数据挖掘导论（第二版）中文第7章：聚类-基础

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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数据挖掘导论 作者: [美]陈封能译者: 范明等出版社: 人民邮电出版社出版年份: 2011 内容概述:本书是一本数据挖掘领域的经典教材，全面介绍了数据挖掘的基本概念、方法和应用。涵盖数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等核心主题，并结合实际案例进行讲解，帮助读者深入理解数据挖掘技术并将其应用于实际问题。

佳伟韩与米歇尔·卡姆伯合著的数据挖掘领域书籍。

本幻灯片包含数据挖掘概念与技术（第二版）第10-11章的内容。

Microsoft公司提供的SQL Server 2008是一种流行的关系型数据库管理系统，已在各个领域广泛应用。数据库由表和数据库访问对象组成，用于存储和管理实体信息。数据冗余在数据库中存在，但必须保持数据完整性以正确反映实际情况。SQL Server 2008的对象资源管理器是其主要操作环境之一，用于执行数据库的日常管理任务。

数据挖掘导论（第二版），中文第4章：K最近邻分类器（K-Nearest Neighbor，KNN）是数据挖掘和机器学习领域广泛应用的一种基本分类算法。其核心思想是：如果一个对象与另一个对象非常相似，它们可能属于同一类别。KNN分类器需要三个基本要素：存储的数据集、距离度量标准和最近邻数k。在分类过程中，KNN首先计算未知对象与最近邻的距离，确定k个最近邻，然后利用它们的类别标识确定未知对象的类别。最近邻的定义是：K-最近邻是指与目标对象距离最近的k个数据点。计算距离的方法包括欧几里得、曼哈顿和闵可夫斯基等。K的选择对KNN至关重要，过小的k易受噪声影响，过大的k可能包含远离目标点的数据。通常需