数据挖掘的概念方法和算法详解

这本经典教材涵盖了数据挖掘的多个重要主题，包括决策树、计算机神经网络和数据库仓库。

这本关于数据挖掘的书籍深入探讨了该领域的核心理论和实践。全书共分为 13 章和 2 个附录，涵盖了数据挖掘的基本概念、完整流程、常用工具以及典型应用领域。本书内容严谨权威，结构合理，表述清晰流畅，非常适合作为高等院校数据挖掘课程的教材，也适合相关领域研究人员参考。

数据挖掘：概念、模型、方法和算法。这本书是一本优秀的数据挖掘入门指南。

概念：探索和分析数据，发现隐藏模式和关系。 模型：描述和预测数据行为的数学或统计框架。 方法：获取和准备数据的过程，以及应用挖掘算法。 算法：用于发现数据中模式和关系的数学过程。

数据的真正意义在于其被挖掘后的表达。技术迭代推动了数据挖掘在编程领域的重要性。

数据挖掘：概念、模型、方法与算法解析 本书深入探讨数据挖掘的核心概念、常用模型、方法和算法。从基础概念入手，逐步引导读者理解数据挖掘的本质和流程。涵盖数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等关键技术，并结合实例阐述算法原理和应用。

这本教科书全面阐述了数据挖掘的核心理论和实践方法，涵盖概念、模型、方法和算法等方面。全书共分为 13 章和 2 个附录，系统地讲解了数据挖掘的基础知识、完整流程、常用工具及其典型应用场景。本书内容严谨权威、结构合理、逻辑清晰、语言流畅，是高等院校数据挖掘课程的理想教材，同时也是数据挖掘研究人员不可或缺的参考书籍。

《数据挖掘—概念与技术》一书由韩家炜教授撰写，基于J.Han和M.Kamber的作品，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。该书全面介绍了数据挖掘的基础理论、核心技术以及实际应用，是数据科学领域的重要参考文献之一。下面将根据书中的章节概览，详细阐述数据挖掘的关键知识点。 第一章引言 数据挖掘被激发于海量数据中隐藏的价值和洞察力，随着信息技术的发展，数据的生成和积累速度远超人们的处理能力。数据挖掘从大量数据中自动发现有用的信息和知识，对于商业决策、科学研究、社会管理等众多领域具有重大意义。 数据挖掘是一种高级的数据分析方法，通过应用统计学、机器学习、人工智能等领域的算法和技术，

数据挖掘概念与技术 一、绪论 1.1 数据挖掘的动机与重要性 数据挖掘作为从大量数据中提取有价值信息的过程，在信息化社会中扮演着重要角色。随着信息技术的发展，数据量急剧增长，有效发现数据中的有用信息成为紧迫需求。数据挖掘主要在商业决策支持、科学研究和社会治理等方面显著发挥作用。 1.2 什么是数据挖掘？ 数据挖掘通过算法自动从数据中发现模式、关联和其他有意义信息，并将其转化为可理解的形式。涵盖统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域知识，过程包括数据准备、模型构建、结果评估和应用部署。 1.3 数据挖掘的对象 数据挖掘可应用于关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统等多种数据集