数据挖掘导论

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。

数据挖掘导论的完整版，内容真的是挺全的，尤其适合刚入门或者打算系统掌握数据挖掘的你。书里讲了五个主要方向：分类、聚类、关联、异常检测，还有最基础的数据部分，逻辑清晰，用起来不累。 每个主题都分两层讲，一开始是基本概念和常用算法，比如你熟的k-means、Apriori，后面还会深入讲讲优化和进阶玩法。嗯，像分类那部分，从决策树到支持向量机，讲得挺透的，适合想继续深入的同学。 图表多，例子也丰富，尤其是案例部分，有不少实际应用，比如做问卷数据、异常检测，感觉上手就能用。重点是对数学要求不高，就算你不是搞统计或者数据库出身，也能轻松啃下来。 你要是平时写前端项目时偶尔需要点数据，了解这些基本模型其

数据挖掘的入门书太多了，但像《数据挖掘导论（完整版）》这么系统的，还真不多。章节结构清晰，五大块内容讲得挺细，基本概念、常用算法、进阶方法都有覆盖，讲完一块再抠细节，节奏还蛮舒服的。 分类、聚类、关联这些核心内容，它都分了两章来讲。第一章先打基础，比如分类那块儿讲了决策树、KNN、评估指标这些常用手段；第二章再带你看点进阶的，比如集成方法啥的。一步步来，不容易跟丢。 里面穿插的例子和图表也挺贴心，尤其是一些算法流程图，帮你搞清楚它到底咋跑的。代码不多，但思路讲得明白，逻辑清晰，自己动手实践问题不大。 异常检测单独成章，和别的分开，我觉得挺合理。它在实际项目里经常单独应用，比如电商反作弊、服务器

如果你对数据挖掘感兴趣，这本《数据挖掘导论》绝对值得一看！它了从数据中发现模式的基本方法，结合了机器学习、统计学和数据库管理等技术。书中不仅有理论，还通过习题你巩固理解，真的挺实用。比如，书里提到的预测建模，它就是用历史数据来预测未来的趋势，比如股票价格。或者像异常检测，就是通过建立“正常”模式来发现数据中的异常情况，像监控心率异常之类的应用。想深入了解数据挖掘，书中的这些基础内容可以帮你更好地理解和应用哦。

数据挖掘的入门书《数据挖掘导论》，内容挺扎实，适合想系统学一遍数据挖掘流程的人。不只是讲概念，还有实用方法和案例，像聚类、分类、关联规则这类常用技术都有涉及，讲得也比较清楚。嗯，像你做推荐系统、用户画像、文本，这本书都能派上用场，尤其是前期特征那块，细节挺多，别忽视。推荐你把相关算法也一块看看，像Apriori，在做商品推荐时就有用。

本幻灯片展示了数据挖掘导论第二版的第 1 章内容。

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

一系列关于数据挖掘的介绍: CH1--数据挖掘（导论）.ppt CH2--数据挖掘和商业智能的相关术语.ppt CH3--BI简介.ppt CH4--BI的不同实现方式和数据仓库.ppt CH5--数据挖掘（过程）.ppt CH6--挖掘关联规则.ppt CH7--分类和预测.ppt CH8--聚类.ppt

数据挖掘的入门资料有多，但想找到中英文对照、内容全还实用的？这个资料包算是挺难得的了。中文版教材的方式挺亲民，像数据预、分类、聚类这些概念，讲得比较系统，也有不少例子，适合刚上手的你打基础用。课后习题答案也准备得比较全，不管是中文版还是英文版。平时看完一章想检查下理解，翻翻这些答案会有不少收获。英文版那一套顺便还能练练阅读能力，思路也会更开阔点。英文 PPT 挺有用，是图示部分，像是模型构建流程、算法的比较这些，用图表解释，比文字说清楚得多。你要是准备做、写 PPT，也能拿来当参考。资源里提到的内容从数据预到序列模式挖掘基本都涵盖了。像常见的K-means聚类、Apriori算法、模型评估指标