数据挖掘

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

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数据挖掘原理 这是一本针对数据挖掘领域的入门书籍，英文版，适合初学者学习基础知识。书中包含详细的目录，方便读者查阅相关内容。

数据挖掘从海量数据中提取有价值信息，满足特定需求。2000年，数据挖掘市场规模约7.5亿美元，预计未来五年年增长率达32.4%，亚太地区为26.6%。专家预测，数据挖掘将在未来5-10年在中国形成新产业。

Bing Liu 著

数据挖掘入门 本章深入浅出地探讨数据挖掘的核心概念，涵盖常用算法和方法，并回顾其发展历程，为读者构建坚实的基础。

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。

数据挖掘的学习指南

数据挖掘定义 数据挖掘必要性 数据挖掘应用领域 数据挖掘任务介绍 机器学习概述 数据挖掘与机器学习关系 数据挖掘实战案例 数据挖掘领域重要会议