数据挖掘概述

数据挖掘提取有意义的信息、模式和趋势，应用广泛。该技术涉及各种技术，包括机器学习、统计建模和数据可视化。数据挖掘用于各个领域，例如欺诈检测、客户细分和医疗诊断。

这本书详细介绍了数据挖掘的各种技术，是数据科学领域中最经典的英文书籍之一。

《数据挖掘概念与技术》的中文版是一本经典教材，首次出版于2000年。它详尽地介绍了数据挖掘的基本概念和技术应用。

数据仓库：数据存储和管理 特征提取：从数据中提取有意义特征 模糊集、粗糙集：处理不确定和模糊数据 Fourier变换、小波变换：数据变换和分析 决策树：分类和回归模型 关联规则：发现数据中的关联关系 kNN：分类和回归算法 聚类分析：数据分组 朴素贝叶斯：分类模型 EM算法：处理缺失值和估计参数 神经网络：复杂非线性模型 遗传算法：解决优化问题 支持向量机：分类和回归模型 隐马尔可夫模型：处理顺序数据 提升模型、共同训练、主动学习、直推学习、广义EM算法、强化学习：算法改进和优化 学习机性能评估：模型评估和改进

介绍数据挖掘技术的基本原理及其在处理PPty文件方面的应用。数据挖掘技术通过分析大数据集，发现隐藏在其中的模式和关联，为信息处理和决策提供支持。PPty文件是一种常见的数据格式，数据挖掘技术能够有效地从中提取有用信息，帮助用户理解和利用数据。

综述了图数据挖掘的研究现状。 介绍了AGM、FSG和gSpan算法及其主要思想。 分析了算法复杂性并预测了未来发展方向。

DBMiner是一款优秀的数据挖掘工具，适用于WinNT 4.0及以上版本，并要求安装Service Pack 4.0或以上。在安装DBMiner之前，请确保安装了以下软件包：1. Excel 2000；2. MS OLAP Service客户端。如有任何问题，请联系DBMiner Technology Inc.：Web: thttp://www.dbminer.com，Email: tsupport@dbminer.com，Tel: (604) 291-5371，Fax: (604) 291-3045。

介绍数据挖掘的基本概念、过程以及使用的方法和技术，同时探讨从数据中挖掘出的不同知识类型及其表达方式。

数据挖掘的定义说白了就是——从一堆杂乱无章的数据里，扒出那些你之前根本没注意到但其实挺有用的东西。嗯，像是你平时用的购物推荐、刷视频的算法，其实背后都有它的身影。 数据挖掘的核心，就是在大量、不完整甚至有点脏的数据中，找出有用的“知识”。不是要求你找个百分百正确的答案，而是看出趋势、抓住规律。比如电商平台想知道哪个商品会爆，靠的就是它。 涉及的领域也蛮广，像机器学习、神经网络、数理统计这些都和它脱不了关系。如果你是前端开发者，平时用得不多，但了解一下原理和思路，对做数据可视化或者跟后端协作有。 数据源这块，必须是真实的大数据，还得能接受有点脏。嗯，不能想着干干净净的数据喂你看——现实里哪有那么

数据挖掘（Data mining）是一种简要的概述。文本挖掘（多媒体数据挖掘）、网页挖掘的趋势和研究问题。