數據挖掘導論 完整版 Introduction to Data Mining 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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産品特色

編輯推薦

　　

　　《數據挖掘導論（完整版）》全麵介紹瞭數據挖掘，涵蓋瞭五個主題：數據、分類、關聯分析、聚類和異常檢測。除異常檢測外，每個主題都有兩章。前一章涵蓋基本概念、代錶性算法和評估技術，而後一章討論高級概念和算法。這樣讀者在透徹地理解數據挖掘的基礎的同時，還能夠瞭解更多重要的高級主題。《數據挖掘導論（完整版）》是明尼蘇達大學和密歇根州立大學數據挖掘課程的教材，由於獨具特色，正式齣版之前就已經被斯坦福大學、得剋薩斯大學奧斯汀分校等眾多名校采用。《數據挖掘導論（完整版）》特色與許多其他同類圖書不同，《數據挖掘導論（完整版）》將重點放在如何用數據挖掘知識解決各種實際問題。
　　隻要求具備很少的預備知識——不需要數據庫背景，隻需要很少的統計學或數學背景知識。
　　書中包含大量的圖錶、綜閤示例和豐富的習題，並且使用示例、關鍵算法的簡潔描述和習題，盡可能直接聚焦於數據挖掘的主要概念。
　　教輔內容極為豐富，包括課程幻燈片、學生課題建議、數據挖掘資源（如數據挖掘算法和數據集）、聯機指南（使用實際的數據集和數據分析軟件，《數據挖掘導論（完整版）》介紹的部分數據挖掘技術提供例子講解）。

內容簡介

　　《數據挖掘導論（完整版）》全麵介紹瞭數據挖掘的理論和方法，旨在為讀者提供將數據挖掘應用於實際問題所必需的知識。《數據挖掘導論（完整版）》涵蓋五個主題：數據、分類、關聯分析、聚類和異常檢測。除異常檢測外，每個主題都包含兩章：前麵一章講述基本概念、代錶性算法和評估技術，後麵一章較深入地討論高級概念和算法。目的是使讀者在透徹地理解數據挖掘基礎的同時，還能瞭解更多重要的高級主題。此外，書中還提供瞭大量示例、圖錶和習題。
　　《數據挖掘導論（完整版）》適閤作為相關專業高年級本科生和研究生數據挖掘課程的教材，同時也可作為數據挖掘研究和應用開發人員的參考書。

作者簡介

陳封能（Pang-Ning Tan）現為密歇根州立大學計算機與工程係助理教授，主要教授數據挖掘、數據庫係統等課程。此前，他曾是明尼蘇達大學美國陸軍高性能計算研究中心副研究員（2002-2003）。　　斯坦巴赫（Michael Steinbach）明尼蘇達大學計算機與工程係研究員，在讀博士。　　庫瑪爾（Vipin Kumar）明尼蘇達大學計算機科學與工程係主任，曾任美國陸軍高性能計算研究中心主任。他擁有馬裏蘭大學博士學位，是數據挖掘和高性能計算方麵的專傢，IEEE會士。

範明，鄭州大學信息工程學院教授，中國計算機學會數據庫專業委員會委員、人工智能與模式識彆專業委員會委員，長期從事計算機軟件與理論教學和研究。先後發錶論史40餘篇。　　範宏建 澳大利亞墨爾本大學計算機科學博士。先後在WWW、PAKDD、RSFDGrC、IEEE GrC和Australian AI等國際學術會議和IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering發錶論文10餘篇。目前是澳大利亞AUSTRAC的高級分析師。

目錄

目錄

第1章　緒論　1

1.1　什麼是數據挖掘　2

1.2　數據挖掘要解決的問題　2

1.3　數據挖掘的起源　3

1.4　數據挖掘任務　4

1.5　本書的內容與組織　7

文獻注釋　7

參考文獻　8

習題　10

第2章　數據　13

2.1　數據類型　14

2.1.1　屬性與度量　15

2.1.2　數據集的類型　18

2.2　數據質量　22

2.2.1　測量和數據收集問題　22

2.2.2　關於應用的問題　26

2.3　數據預處理　27

2.3.1　聚集　27

2.3.2　抽樣　28

2.3.3　維歸約　30

2.3.4　特徵子集選擇　31

2.3.5　特徵創建　33

2.3.6　離散化和二元化　34

2.3.7　變量變換　38

2.4　相似性和相異性的度量　38

2.4.1　基礎　39

2.4.2　簡單屬性之間的相似度和相異度　40

2.4.3　數據對象之間的相異度　41

2.4.4　數據對象之間的相似度　43

2.4.5　鄰近性度量的例子　43

2.4.6　鄰近度計算問題　48

2.4.7　選取正確的鄰近性度量　50

文獻注釋　50

參考文獻　52

習題　53

第3章　探索數據　59

3.1　鳶尾花數據集　59

3.2　匯總統計　60

3.2.1　頻率和眾數　60

3.2.2　百分位數　61

3.2.3　位置度量：均值和中位數　61

3.2.4　散布度量：極差和方差　62

3.2.5　多元匯總統計　63

3.2.6　匯總數據的其他方法　64

3.3　可視化　64

3.3.1　可視化的動機　64

3.3.2　一般概念　65

3.3.3　技術　67

3.3.4　可視化高維數據　75

3.3.5　注意事項　79

3.4　OLAP和多維數據分析　79

3.4.1　用多維數組錶示鳶尾花數據　80

3.4.2　多維數據：一般情況　81

3.4.3　分析多維數據　82

3.4.4　關於多維數據分析的最後評述　84

文獻注釋　84

參考文獻　85

習題　86

第4章　分類：基本概念、決策樹與模型評估　89

4.1　預備知識　89

4.2　解決分類問題的一般方法　90

4.3　決策樹歸納　92

4.3.1　決策樹的工作原理　92

4.3.2　如何建立決策樹　93

4.3.3　錶示屬性測試條件的方法　95

4.3.4　選擇最佳劃分的度量　96

4.3.5　決策樹歸納算法　101

4.3.6　例子：Web機器人檢測　102

4.3.7　決策樹歸納的特點　103

4.4　模型的過分擬閤　106

4.4.1　噪聲導緻的過分擬閤　107

4.4.2　缺乏代錶性樣本導緻的過分擬閤　109

4.4.3　過分擬閤與多重比較過程　109

4.4.4　泛化誤差估計　110

4.4.5　處理決策樹歸納中的過分擬閤　113

4.5　評估分類器的性能　114

4.5.1　保持方法　114

4.5.2　隨機二次抽樣　115

4.5.3　交叉驗證　115

4.5.4　自助法　115

4.6　比較分類器的方法　116

4.6.1　估計準確度的置信區間　116

4.6.2　比較兩個模型的性能　117

4.6.3　比較兩種分類法的性能　118

文獻注釋　118

參考文獻　120

習題　122

第5章　分類：其他技術　127

5.1　基於規則的分類器　127

5.1.1　基於規則的分類器的工作原理　128

5.1.2　規則的排序方案　129

5.1.3　如何建立基於規則的分類器　130

5.1.4　規則提取的直接方法　130

5.1.5　規則提取的間接方法　135

5.1.6　基於規則的分類器的特徵　136

5.2　最近鄰分類器　137

5.2.1　算法　138

5.2.2　最近鄰分類器的特徵　138

5.3　貝葉斯分類器　139

5.3.1　貝葉斯定理　139

5.3.2　貝葉斯定理在分類中的應用　140

5.3.3　樸素貝葉斯分類器　141

5.3.4　貝葉斯誤差率　145

5.3.5　貝葉斯信念網絡　147

5.4　人工神經網絡　150

5.4.1　感知器　151

5.4.2　多層人工神經網絡　153

5.4.3　人工神經網絡的特點　155

5.5　支持嚮量機　156

5.5.1　最大邊緣超平麵　156

5.5.2　綫性支持嚮量機：可分情況　157

5.5.3　綫性支持嚮量機：不可分情況　162

5.5.4　非綫性支持嚮量機　164

5.5.5　支持嚮量機的特徵　168

5.6　組閤方法　168

5.6.1　組閤方法的基本原理　168

5.6.2　構建組閤分類器的方法　169

5.6.3　偏倚-方差分解　171

5.6.4　裝袋　173

5.6.5　提升　175

5.6.6　隨機森林　178

5.6.7　組閤方法的實驗比較　179

5.7　不平衡類問題　180

5.7.1　可選度量　180

5.7.2　接受者操作特徵麯綫　182

5.7.3　代價敏感學習　184

5.7.4　基於抽樣的方法　186

5.8　多類問題　187

文獻注釋　189

參考文獻　190

習題　193

第6章　關聯分析：基本概念和算法　201

6.1　問題定義　202

6.2　頻繁項集的産生　204

6.2.1　先驗原理　205

6.2.2　Apriori算法的頻繁項集産生　206

6.2.3　候選的産生與剪枝　208

6.2.4　支持度計數　210

6.2.5　計算復雜度　213

6.3　規則産生　215

6.3.1　基於置信度的剪枝　215

6.3.2　Apriori算法中規則的産生　215

6.3.3　例：美國國會投票記錄　217

6.4　頻繁項集的緊湊錶示　217

6.4.1　極大頻繁項集　217

6.4.2　閉頻繁項集　219

6.5　産生頻繁項集的其他方法　221

6.6　FP增長算法　223

6.6.1　FP樹錶示法　224

6.6.2　FP增長算法的頻繁項集産生　225

6.7　關聯模式的評估　228

6.7.1　興趣度的客觀度量　228

6.7.2　多個二元變量的度量　235

6.7.3　辛普森悖論　236

6.8　傾斜支持度分布的影響　237

文獻注釋　240

參考文獻　244

習題　250

第7章　關聯分析：高級概念　259

7.1　處理分類屬性　259

7.2　處理連續屬性　261

7.2.1　基於離散化的方法　261

7.2.2　基於統計學的方法　263

7.2.3　非離散化方法　265

7.3　處理概念分層　266

7.4　序列模式　267

7.4.1　問題描述　267

7.4.2　序列模式發現　269

7.4.3　時限約束　271

7.4.4　可選計數方案　274

7.5　子圖模式　275

7.5.1　圖與子圖　276

7.5.2　頻繁子圖挖掘　277

7.5.3　類Apriori方法　278

7.5.4　候選産生　279

7.5.5　候選剪枝　282

7.5.6　支持度計數　285

7.6　非頻繁模式　285

7.6.1　負模式　285

7.6.2　負相關模式　286

7.6.3　非頻繁模式、負模式和負相關模式比較　287

7.6.4　挖掘有趣的非頻繁模式的技術　288

7.6.5　基於挖掘負模式的技術　288

7.6.6　基於支持度期望的技術　290

文獻注釋　292

參考文獻　293

習題　295

第8章　聚類分析：基本概念和算法　305

8.1　概述　306

8.1.1　什麼是聚類分析　306

8.1.2　不同的聚類類型　307

8.1.3　不同的簇類型　308

8.2　K均值　310

8.2.1　基本K均值算法　310

8.2.2　K均值：附加的問題　315

8.2.3　二分K均值　316

8.2.4　K均值和不同的簇類型　317

8.2.5　優點與缺點　318

8.2.6　K均值作為優化問題　319

8.3　凝聚層次聚類　320

8.3.1　基本凝聚層次聚類算法　321

8.3.2　特殊技術　322

8.3.3　簇鄰近度的Lance-Williams公式　325

8.3.4　層次聚類的主要問題　326

8.3.5　優點與缺點　327

8.4　DBSCAN　327

8.4.1　傳統的密度：基於中心的方法　327

8.4.2　DBSCAN算法　328

8.4.3　優點與缺點　329

8.5　簇評估　330

8.5.1　概述　332

8.5.2　非監督簇評估：使用凝聚度和分離度　332

8.5.3　非監督簇評估：使用鄰近度矩陣　336

8.5.4　層次聚類的非監督評估　338

8.5.5　確定正確的簇個數　339

8.5.6　聚類趨勢　339

8.5.7　簇有效性的監督度量　340

8.5.8　評估簇有效性度量的顯著性　343

文獻注釋　344

參考文獻　345

習題　347

第9章　聚類分析：其他問題與算法　355

9.1　數據、簇和聚類算法的特性　355

9.1.1　例子：比較K均值和DBSCAN　355

9.1.2　數據特性　356

9.1.3　簇特性　357

9.1.4　聚類算法的一般特性　358

9.2　基於原型的聚類　359

9.2.1　模糊聚類　359

9.2.2　使用混閤模型的聚類　362

9.2.3　自組織映射　369

9.3　基於密度的聚類　372

9.3.1　基於網格的聚類　372

9.3.2　子空間聚類　374

9.3.3　DENCLUE：基於密度聚類的一種基於核的方案　377

9.4　基於圖的聚類　379

9.4.1　稀疏化　379

9.4.2　最小生成樹聚類　380

9.4.3　OPOSSUM：使用METIS的稀疏相似度最優劃分　381

9.4.4　Chameleon：使用動態建模的層次聚類　381

9.4.5　共享最近鄰相似度　385

9.4.6　Jarvis-Patrick聚類算法　387

9.4.7　SNN密度　388

9.4.8　基於SNN密度的聚類　389

9.5　可伸縮的聚類算法　390

9.5.1　可伸縮：一般問題和方法　391

9.5.2　BIRCH　392

9.5.3　CURE　393

9.6　使用哪種聚類算法　395

文獻注釋　397

參考文獻　398

習題　400

第10章　異常檢測　403

10.1　預備知識　404

10.1.1　異常的成因　404

10.1.2　異常檢測方法　404

10.1.3　類標號的使用　405

10.1.4　問題　405

10.2　統計方法　406

10.2.1　檢測一元正態分布中的離群點　407

10.2.2　多元正態分布的離群點　408

10.2.3　異常檢測的混閤模型方法　410

10.2.4　優點與缺點　411

10.3　基於鄰近度的離群點檢測　411

10.4　基於密度的離群點檢測　412

10.4.1　使用相對密度的離群點檢測　413

10.4.2　優點與缺點　414

10.5　基於聚類的技術　414

10.5.1　評估對象屬於簇的程度　415

10.5.2　離群點對初始聚類的影響　416

10.5.3　使用簇的個數　416

10.5.4　優點與缺點　416

文獻注釋　417

參考文獻　418

習題　420

附錄A　綫性代數　423

附錄B　維歸約　433

附錄C　概率統計　445

附錄D　迴歸　451

附錄E　優化　457

精彩書摘

　　空間數據的重要例子是科學和工程數據集，其數據取自二維或三維網格上規則或不規則分布的點上的測量或模型輸齣。例如，地球科學數據集記錄在各種分辨率（如每度）下經緯度球麵網格點（網格單元）上測量的溫度和氣壓（見圖2-4d）。另一個例子，在瓦斯氣流模擬中，可以針對模擬中的每個網格點記錄流速和方嚮。
　　5.處理非記錄數據大部分數據挖掘算法都是為記錄數據或其變體（如事務數據和數據矩陣）設計的。通過從數據對象中提取特徵，並使用這些特徵創建對應於每個對象的記錄，針對記錄數據的技術也可以用於非記錄數據。考慮前麵介紹的化學結構數據。給定一個常見的子結構集閤，每個化閤物都可以用一個具有二元屬性的記錄錶示，這些二元屬性指齣化閤物是否包含特定的子結構。這樣的錶示實際上是事務數據集，其中事務是化閤物，而項是子結構。在某些情況下，容易用記錄形式錶示數據，但是這類錶示並不能捕獲數據中的所有信息。考慮這樣的時間空間數據，它由空間網格每一點上的時間序列組成。通常，這種數據存放在數據矩陣中，其中每行代錶一個位置，而每列代錶一個特定的時間點。然而，這種錶示並不能明確地錶示屬性之間存在的時間聯係以及對象之間存在的空間聯係。但並不是說這種錶示不閤適，而是說分析時必須考慮這些聯係。例如，在使用數據挖掘技術時，假定屬性之間在統計上是相互獨立的並不是一個好主意。
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前言/序言

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