挖掘技术

基于实例学习[1]是一种重要的学习范式。k-最近邻（简称k-NN）[2]是一种代表性的基于实例的分类器，它将未标记的实例分配给其k个最近邻中最常见的类。由于其简单和有效性，k-NN分类器已被广泛应用于模式分类领域。大多数基于实例的分类器使用给定的度量来衡量未标记实例与其邻居之间的相似性。当属性为数值时，归一化欧氏距离是衡量实例相似性的自然度量标准。然而，对于许多应用程序来说，可能不存在一些自然的度量概念。在这种情况下，许多设计用于处理数值属性的基于实例的分类器将面临困难，并且通常使用更简单的度量来衡量分类属性值之间的距离。尽管这些简单的度量在某些情况下表现良好，但在其他情况下可能表现不佳。

韩家炜《数据挖掘概念与技术》第三版中文，涵盖数据挖掘概念与技术讲解，入门必备。

当前，数据挖掘领域涵盖了多种常用方法，主要包括数学统计方法和机器学习算法，如人工神经网络和遗传算法。其中包括关联规则挖掘、序列模式分析、分类分析、聚类分析以及异常点检测。

数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程，已经成为当今信息技术领域的核心技术之一。数据挖掘技术包括各种算法和方法，用于发现数据中的模式、关系和趋势，为决策支持和预测分析提供重要帮助。

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数据挖掘技术在当今技术发展中扮演着重要角色，尤其是在文本挖掘领域。随着信息量的爆炸性增长，数据挖掘技术成为从海量数据中提取有用信息的关键工具。将详细介绍数据挖掘的基本概念、技术原理以及在网络数据分析中的应用。

数据宝藏：挖掘与技术 探索隐藏的价值：从海量数据中提取知识和洞见，助力决策制定，预测未来趋势。 核心技术揭秘： 数据预处理： 数据清洗、集成、转换、规约，为挖掘奠定基础。 数据挖掘算法： 分类、聚类、关联规则、回归分析等，揭示数据背后的模式。 数据可视化： 直观展示挖掘结果，洞察数据奥秘。 大数据平台： 分布式存储与计算，支撑海量数据挖掘。 应用领域广泛： 商业智能： 客户分析、市场预测、风险管理。 金融科技： 欺诈检测、信用评估、投资分析。 医疗健康： 疾病预测、药物研发、个性化治疗。 科学研究： 天文探索、基因分析、环境监测。 未来趋势展望： 人工智能赋能： 深度学习与数据挖掘融

此文档是关于数据挖掘技术的课程框架，提供了代码资源，可直接访问。请在使用时遵守最佳文档扩展的规定。Julien Barnier推荐了Tidyverse的实用指南，同时探讨了JavaScript的交互式练习和问题解决。

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数据挖掘技术的总论，包含了许多概念，对学习数据挖掘非常有帮助。