[浙大-数据挖掘].1-106.csf [浙大-数据挖掘].1-106.csf

浙大数据挖掘课件助您掌握数据挖掘技能。

数据挖掘课程的实战代码资源，挺适合刚接触这块的同学啃一啃。文件名看着有点硬核：[浙大-数据挖掘].1-109.csf，但其实内容比较扎实，基本都是配套实验或者讲义里的例子，拿来练手挺香。 浙大的数据挖掘课程一向比较系统，这个 .csf 文件其实就是他们课件里的原始代码数据。适合配合视频或者 PPT 一起学，跟着一步步跑代码，理解那些 分类算法、聚类方法 会更快。 用的时候记得换下路径，像 data/input.csf 这类路径，要改成你本地的绝对路径，不然容易报错。格式也是定制的，用 浙大那套 CSF 格式，你要是用 Python 读，可以先转成 .csv 或 .txt。 你要是想搭个前端页面

本幻灯片展示了数据挖掘导论第二版的第 1 章内容。

根据不同数据库分类，包括关系数据库、事务数据库、流式数据等，以及多种知识类型的分析和方法集成，涵盖面向数据库的挖掘、数据仓库、OLAP、机器学习等技术，应用于金融、电信、欺诈分析等领域。

佳伟韩与米歇尔·卡姆伯合著的数据挖掘领域书籍。

数据挖掘概念、发展、现状 数据挖掘示例

关联规则挖掘包括布尔与定量关联（基于数据类型处理）。例如：buys(x, “SQLServer”) ^ buys(x, “DMBook”) -> buys(x, “DBMiner”) [0.2%, 60%]。此外，还有单维与多维关联，单层与多层分析。例如：age(x, “30..39”) ^ income(x, “42..48K”) -> buys(x, “PC”) [1%, 75%]。进一步的扩展涉及相关性和因果分析。需要注意的是，关联并不一定意味着因果关系。还有最大模式和闭合相集的概念，以及如“小东西”销售促发“大家伙”买卖的添加约束。

数据挖掘概述 数据挖掘（Datamining）是IT领域的关键学科之一，从大量数据中提取有价值的模式、关联和趋势。 数据预处理的重要性 在“BIT datamining hw 1 2017”这一作业中，数据预处理至关重要，它是后续数据分析的基础步骤，直接决定挖掘结果的质量。数据预处理通常包括以下步骤： 数据清洗：检测并修复数据集中的错误、不完整、不准确和不相关部分。关键处理包括： 缺失值：处理不完整的数据 异常值：修正极端偏差数据 重复值：删除冗余数据 数据集成：整合不同来源的数据，解决格式、编码、命名不一致问题。例如，在多数据库、文件、API之间的数据合并。 数据转换：将原始

数据挖掘这块儿的书籍其实挺多的，但《数据挖掘：概念与技术（第二版）》这本书可以算是经典之一。导师和师兄推荐的，读起来不难理解，而且内容覆盖面广，适合入门也适合进阶。书里不仅讲了数据挖掘的基本理论，还有一些实际的技术应用和算法的。就算你之前对数据挖掘不太了解，读这本书也能你迅速理清思路，掌握一些关键点。哦，对了，书中的内容还挺适合做项目实战，能直接拿来用。对于初学者来说，先把书中的理论弄清楚，再结合一些实例做一下练习，你会觉得越读越顺手。如果你有兴趣了解更多，推荐直接去下载看看，应该能给你一些启发。