数据挖掘：算法与应用（第3版）

这是一本数据挖掘领域的书籍，是曾经在信息系统课程中使用的教材之一。

这本书是一本优秀的数据挖掘指南，详尽介绍了数据挖掘的各种工具和技术，非常适合深入学习。老师们强烈推荐阅读。

佳伟韩与米歇尔·卡姆伯合著的数据挖掘领域书籍。

《数据挖掘：实用机器学习工具和技术》第3版内容更新可参考weka网站。

《算法设计与分析》是计算机科学核心课程，专注于有效问题解决，通过算法设计、实现和分析优化计算过程。第三版课件PPT涵盖最新研究和教学经验，深化学生和专业人士对算法的理解和应用。包括算法基础、排序与查找、图算法、动态规划、分治策略、贪心算法、回溯与分支限界、数据结构、递归与递归树、概率算法与随机化、近似算法及计算复杂性理论。

数据挖掘技术算法与应用探析 数据挖掘作为一种强大的决策支持手段，在众多领域展现出巨大的应用价值。本报告聚焦于关联规则挖掘技术，沿着数据挖掘的流程展开论述。 首先，报告阐述了数据仓库的构建及其在数据挖掘中的重要作用。接着，深入探讨了关联规则挖掘的核心概念、原理以及常用方法，并对最新研究成果进行分析和展望。最后，报告还关注了数据挖掘结果的可视化呈现，以提升结果的可解释性和实用性。 目录 第一章 数据仓库 1.1 概论1.2 数据仓库体系结构1.3 数据仓库规划、设计与开发1.3.1 确定范围1.3.2 环境评估1.3.3 分析1.3.4 设计1.3.5 开发1.3.5 测试1.3.6 运行1.4

本教程详尽介绍了数据挖掘领域的多个专业知识，涵盖广泛，适合深入学习。

《SPSS Modeler》数据挖掘方法及应用（第3版）_电子工业出版社_薛薇编著_2-14单元实验报告

层次聚类算法无须预先设置参数，但需终止条件。 聚合式 (AGNES) 和分裂式 (DIANA) 算法属于层次聚类算法。