数据挖掘导论 完整版 Introduction to Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈封能，斯坦巴赫，库玛尔 著，范明，范宏建 等 译

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据分析
• 人工智能
• 统计学习
• 模式识别
• 数据库
• 算法
• 数据科学
• 商业智能

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115241009

版次：2

商品编码：10380545

包装：平装

丛书名： 图灵计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2011-01-01

用纸：胶版纸

页数：463

字数：787000

正文语种：中文版

产品特色

编辑推荐

　　

　　《数据挖掘导论（完整版）》全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。《数据挖掘导论（完整版）》是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。《数据挖掘导论（完整版）》特色与许多其他同类图书不同，《数据挖掘导论（完整版）》将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。
　　只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。
　　书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接聚焦于数据挖掘的主要概念。
　　教辅内容极为丰富，包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源（如数据挖掘算法和数据集）、联机指南（使用实际的数据集和数据分析软件，《数据挖掘导论（完整版）》介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解）。

内容简介

　　《数据挖掘导论（完整版）》全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论（完整版）》涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。
　　《数据挖掘导论（完整版）》适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材，同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

作者简介

陈封能（Pang-Ning Tan）现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授，主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前，他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员（2002-2003）。　　斯坦巴赫（Michael Steinbach）明尼苏达大学计算机与工程系研究员，在读博士。　　库玛尔（Vipin Kumar）明尼苏达大学计算机科学与工程系主任，曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位，是数据挖掘和高性能计算方面的专家，IEEE会士。

范明，郑州大学信息工程学院教授，中国计算机学会数据库专业委员会委员、人工智能与模式识别专业委员会委员，长期从事计算机软件与理论教学和研究。先后发表论史40余篇。　　范宏建 澳大利亚墨尔本大学计算机科学博士。先后在WWW、PAKDD、RSFDGrC、IEEE GrC和Australian AI等国际学术会议和IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering发表论文10余篇。目前是澳大利亚AUSTRAC的高级分析师。

目录

目录

第1章　绪论　1

1.1　什么是数据挖掘　2

1.2　数据挖掘要解决的问题　2

1.3　数据挖掘的起源　3

1.4　数据挖掘任务　4

1.5　本书的内容与组织　7

文献注释　7

参考文献　8

习题　10

第2章　数据　13

2.1　数据类型　14

2.1.1　属性与度量　15

2.1.2　数据集的类型　18

2.2　数据质量　22

2.2.1　测量和数据收集问题　22

2.2.2　关于应用的问题　26

2.3　数据预处理　27

2.3.1　聚集　27

2.3.2　抽样　28

2.3.3　维归约　30

2.3.4　特征子集选择　31

2.3.5　特征创建　33

2.3.6　离散化和二元化　34

2.3.7　变量变换　38

2.4　相似性和相异性的度量　38

2.4.1　基础　39

2.4.2　简单属性之间的相似度和相异度　40

2.4.3　数据对象之间的相异度　41

2.4.4　数据对象之间的相似度　43

2.4.5　邻近性度量的例子　43

2.4.6　邻近度计算问题　48

2.4.7　选取正确的邻近性度量　50

文献注释　50

参考文献　52

习题　53

第3章　探索数据　59

3.1　鸢尾花数据集　59

3.2　汇总统计　60

3.2.1　频率和众数　60

3.2.2　百分位数　61

3.2.3　位置度量：均值和中位数　61

3.2.4　散布度量：极差和方差　62

3.2.5　多元汇总统计　63

3.2.6　汇总数据的其他方法　64

3.3　可视化　64

3.3.1　可视化的动机　64

3.3.2　一般概念　65

3.3.3　技术　67

3.3.4　可视化高维数据　75

3.3.5　注意事项　79

3.4　OLAP和多维数据分析　79

3.4.1　用多维数组表示鸢尾花数据　80

3.4.2　多维数据：一般情况　81

3.4.3　分析多维数据　82

3.4.4　关于多维数据分析的最后评述　84

文献注释　84

参考文献　85

习题　86

第4章　分类：基本概念、决策树与模型评估　89

4.1　预备知识　89

4.2　解决分类问题的一般方法　90

4.3　决策树归纳　92

4.3.1　决策树的工作原理　92

4.3.2　如何建立决策树　93

4.3.3　表示属性测试条件的方法　95

4.3.4　选择最佳划分的度量　96

4.3.5　决策树归纳算法　101

4.3.6　例子：Web机器人检测　102

4.3.7　决策树归纳的特点　103

4.4　模型的过分拟合　106

4.4.1　噪声导致的过分拟合　107

4.4.2　缺乏代表性样本导致的过分拟合　109

4.4.3　过分拟合与多重比较过程　109

4.4.4　泛化误差估计　110

4.4.5　处理决策树归纳中的过分拟合　113

4.5　评估分类器的性能　114

4.5.1　保持方法　114

4.5.2　随机二次抽样　115

4.5.3　交叉验证　115

4.5.4　自助法　115

4.6　比较分类器的方法　116

4.6.1　估计准确度的置信区间　116

4.6.2　比较两个模型的性能　117

4.6.3　比较两种分类法的性能　118

文献注释　118

参考文献　120

习题　122

第5章　分类：其他技术　127

5.1　基于规则的分类器　127

5.1.1　基于规则的分类器的工作原理　128

5.1.2　规则的排序方案　129

5.1.3　如何建立基于规则的分类器　130

5.1.4　规则提取的直接方法　130

5.1.5　规则提取的间接方法　135

5.1.6　基于规则的分类器的特征　136

5.2　最近邻分类器　137

5.2.1　算法　138

5.2.2　最近邻分类器的特征　138

5.3　贝叶斯分类器　139

5.3.1　贝叶斯定理　139

5.3.2　贝叶斯定理在分类中的应用　140

5.3.3　朴素贝叶斯分类器　141

5.3.4　贝叶斯误差率　145

5.3.5　贝叶斯信念网络　147

5.4　人工神经网络　150

5.4.1　感知器　151

5.4.2　多层人工神经网络　153

5.4.3　人工神经网络的特点　155

5.5　支持向量机　156

5.5.1　最大边缘超平面　156

5.5.2　线性支持向量机：可分情况　157

5.5.3　线性支持向量机：不可分情况　162

5.5.4　非线性支持向量机　164

5.5.5　支持向量机的特征　168

5.6　组合方法　168

5.6.1　组合方法的基本原理　168

5.6.2　构建组合分类器的方法　169

5.6.3　偏倚-方差分解　171

5.6.4　装袋　173

5.6.5　提升　175

5.6.6　随机森林　178

5.6.7　组合方法的实验比较　179

5.7　不平衡类问题　180

5.7.1　可选度量　180

5.7.2　接受者操作特征曲线　182

5.7.3　代价敏感学习　184

5.7.4　基于抽样的方法　186

5.8　多类问题　187

文献注释　189

参考文献　190

习题　193

第6章　关联分析：基本概念和算法　201

6.1　问题定义　202

6.2　频繁项集的产生　204

6.2.1　先验原理　205

6.2.2　Apriori算法的频繁项集产生　206

6.2.3　候选的产生与剪枝　208

6.2.4　支持度计数　210

6.2.5　计算复杂度　213

6.3　规则产生　215

6.3.1　基于置信度的剪枝　215

6.3.2　Apriori算法中规则的产生　215

6.3.3　例：美国国会投票记录　217

6.4　频繁项集的紧凑表示　217

6.4.1　极大频繁项集　217

6.4.2　闭频繁项集　219

6.5　产生频繁项集的其他方法　221

6.6　FP增长算法　223

6.6.1　FP树表示法　224

6.6.2　FP增长算法的频繁项集产生　225

6.7　关联模式的评估　228

6.7.1　兴趣度的客观度量　228

6.7.2　多个二元变量的度量　235

6.7.3　辛普森悖论　236

6.8　倾斜支持度分布的影响　237

文献注释　240

参考文献　244

习题　250

第7章　关联分析：高级概念　259

7.1　处理分类属性　259

7.2　处理连续属性　261

7.2.1　基于离散化的方法　261

7.2.2　基于统计学的方法　263

7.2.3　非离散化方法　265

7.3　处理概念分层　266

7.4　序列模式　267

7.4.1　问题描述　267

7.4.2　序列模式发现　269

7.4.3　时限约束　271

7.4.4　可选计数方案　274

7.5　子图模式　275

7.5.1　图与子图　276

7.5.2　频繁子图挖掘　277

7.5.3　类Apriori方法　278

7.5.4　候选产生　279

7.5.5　候选剪枝　282

7.5.6　支持度计数　285

7.6　非频繁模式　285

7.6.1　负模式　285

7.6.2　负相关模式　286

7.6.3　非频繁模式、负模式和负相关模式比较　287

7.6.4　挖掘有趣的非频繁模式的技术　288

7.6.5　基于挖掘负模式的技术　288

7.6.6　基于支持度期望的技术　290

文献注释　292

参考文献　293

习题　295

第8章　聚类分析：基本概念和算法　305

8.1　概述　306

8.1.1　什么是聚类分析　306

8.1.2　不同的聚类类型　307

8.1.3　不同的簇类型　308

8.2　K均值　310

8.2.1　基本K均值算法　310

8.2.2　K均值：附加的问题　315

8.2.3　二分K均值　316

8.2.4　K均值和不同的簇类型　317

8.2.5　优点与缺点　318

8.2.6　K均值作为优化问题　319

8.3　凝聚层次聚类　320

8.3.1　基本凝聚层次聚类算法　321

8.3.2　特殊技术　322

8.3.3　簇邻近度的Lance-Williams公式　325

8.3.4　层次聚类的主要问题　326

8.3.5　优点与缺点　327

8.4　DBSCAN　327

8.4.1　传统的密度：基于中心的方法　327

8.4.2　DBSCAN算法　328

8.4.3　优点与缺点　329

8.5　簇评估　330

8.5.1　概述　332

8.5.2　非监督簇评估：使用凝聚度和分离度　332

8.5.3　非监督簇评估：使用邻近度矩阵　336

8.5.4　层次聚类的非监督评估　338

8.5.5　确定正确的簇个数　339

8.5.6　聚类趋势　339

8.5.7　簇有效性的监督度量　340

8.5.8　评估簇有效性度量的显著性　343

文献注释　344

参考文献　345

习题　347

第9章　聚类分析：其他问题与算法　355

9.1　数据、簇和聚类算法的特性　355

9.1.1　例子：比较K均值和DBSCAN　355

9.1.2　数据特性　356

9.1.3　簇特性　357

9.1.4　聚类算法的一般特性　358

9.2　基于原型的聚类　359

9.2.1　模糊聚类　359

9.2.2　使用混合模型的聚类　362

9.2.3　自组织映射　369

9.3　基于密度的聚类　372

9.3.1　基于网格的聚类　372

9.3.2　子空间聚类　374

9.3.3　DENCLUE：基于密度聚类的一种基于核的方案　377

9.4　基于图的聚类　379

9.4.1　稀疏化　379

9.4.2　最小生成树聚类　380

9.4.3　OPOSSUM：使用METIS的稀疏相似度最优划分　381

9.4.4　Chameleon：使用动态建模的层次聚类　381

9.4.5　共享最近邻相似度　385

9.4.6　Jarvis-Patrick聚类算法　387

9.4.7　SNN密度　388

9.4.8　基于SNN密度的聚类　389

9.5　可伸缩的聚类算法　390

9.5.1　可伸缩：一般问题和方法　391

9.5.2　BIRCH　392

9.5.3　CURE　393

9.6　使用哪种聚类算法　395

文献注释　397

参考文献　398

习题　400

第10章　异常检测　403

10.1　预备知识　404

10.1.1　异常的成因　404

10.1.2　异常检测方法　404

10.1.3　类标号的使用　405

10.1.4　问题　405

10.2　统计方法　406

10.2.1　检测一元正态分布中的离群点　407

10.2.2　多元正态分布的离群点　408

10.2.3　异常检测的混合模型方法　410

10.2.4　优点与缺点　411

10.3　基于邻近度的离群点检测　411

10.4　基于密度的离群点检测　412

10.4.1　使用相对密度的离群点检测　413

10.4.2　优点与缺点　414

10.5　基于聚类的技术　414

10.5.1　评估对象属于簇的程度　415

10.5.2　离群点对初始聚类的影响　416

10.5.3　使用簇的个数　416

10.5.4　优点与缺点　416

文献注释　417

参考文献　418

习题　420

附录A　线性代数　423

附录B　维归约　433

附录C　概率统计　445

附录D　回归　451

附录E　优化　457

精彩书摘

　　空间数据的重要例子是科学和工程数据集，其数据取自二维或三维网格上规则或不规则分布的点上的测量或模型输出。例如，地球科学数据集记录在各种分辨率（如每度）下经纬度球面网格点（网格单元）上测量的温度和气压（见图2-4d）。另一个例子，在瓦斯气流模拟中，可以针对模拟中的每个网格点记录流速和方向。
　　5.处理非记录数据大部分数据挖掘算法都是为记录数据或其变体（如事务数据和数据矩阵）设计的。通过从数据对象中提取特征，并使用这些特征创建对应于每个对象的记录，针对记录数据的技术也可以用于非记录数据。考虑前面介绍的化学结构数据。给定一个常见的子结构集合，每个化合物都可以用一个具有二元属性的记录表示，这些二元属性指出化合物是否包含特定的子结构。这样的表示实际上是事务数据集，其中事务是化合物，而项是子结构。在某些情况下，容易用记录形式表示数据，但是这类表示并不能捕获数据中的所有信息。考虑这样的时间空间数据，它由空间网格每一点上的时间序列组成。通常，这种数据存放在数据矩阵中，其中每行代表一个位置，而每列代表一个特定的时间点。然而，这种表示并不能明确地表示属性之间存在的时间联系以及对象之间存在的空间联系。但并不是说这种表示不合适，而是说分析时必须考虑这些联系。例如，在使用数据挖掘技术时，假定属性之间在统计上是相互独立的并不是一个好主意。
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前言/序言

探索隐藏在海量信息背后的宝藏：一本关于数据洞察与应用的书籍简介 在这个信息爆炸的时代，数据早已不仅仅是冷冰冰的数字，它们是洞察商业趋势、理解用户行为、优化决策、乃至预测未来的关键。然而，海量的数据本身并不能直接带来价值，我们需要一种系统性的方法来挖掘其中蕴藏的宝贵信息。本书，并非探讨“数据挖掘导论 完整版 Introduction to Data Mining”这本书本身，而是深入剖析那些能够引导我们踏上数据挖掘之旅，并从中获得深刻见解的知识体系。它将带您穿越数据处理的迷宫，掌握分析的艺术，最终将原始数据转化为驱动创新的强大动力。 数据，无处不在的财富之源 想象一下，您手中握着一个巨大的宝藏图，上面标记着无数闪闪发光的钻石，但这些钻石被厚重的泥土层层掩埋。这些泥土，就是我们每天产生的海量数据——每一次网络点击，每一次交易记录，每一次社交媒体互动，每一次传感器读数。如果不加以系统性的挖掘，它们仅仅是零散的、无意义的碎片。本书所介绍的知识，正是帮助我们移除这些“泥土”，显露出数据背后真正闪耀的“钻石”的工具和方法。 我们将从数据本身开始。数据是如何产生的？它们有哪些不同的形式（结构化、半结构化、非结构化）？如何有效地收集、存储和管理这些数据，为后续的分析打下坚实的基础？理解数据的特性，如同画家理解颜料的质地和属性，是创作出精美画作的第一步。我们将探讨数据预处理的关键步骤，包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据集成（合并来自不同来源的数据）、数据转换（标准化、归一化）以及数据规约（降维、特征选择）。这些步骤至关重要，它们直接影响到后续分析的准确性和效率，正如土壤改良是农作物丰收的保障。 解析数据模式：洞察的艺术 数据预处理完成后，我们便进入了探索和解析数据的核心阶段。本书所涵盖的知识将引导您掌握多种强大的技术，用于揭示数据中隐藏的模式和关联。 分类（Classification）： 这是一个预测性的技术，旨在将数据分配到预定义的类别中。想象一下，银行希望识别哪些贷款申请者可能违约，或者一个电子商务平台希望预测用户是否会购买某个产品。我们将学习如何构建分类模型，例如决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯以及神经网络。这些模型通过分析历史数据中的特征，学习区分不同类别的规则。例如，决策树就像一个流程图，一步步地根据用户的回答（例如年龄、收入、信用评分）来判断是否批准贷款。我们将深入理解这些算法的原理、优缺点以及它们在实际场景中的应用，例如垃圾邮件过滤、疾病诊断、客户流失预测等。 聚类（Clustering）： 与分类不同，聚类是一种无监督学习技术，它旨在将数据分成若干个相似的组（簇），而无需预先知道这些组的定义。这就像一个市场研究员，希望根据消费者的购物习惯将他们分成不同的细分市场。我们将学习K-Means、层次聚类等经典的聚类算法。理解这些算法如何度量数据点之间的相似性，以及如何有效地将它们分组，对于市场细分、异常检测、图像分割等应用至关重要。例如，通过聚类分析，企业可以发现拥有相似购买行为的客户群体，并为他们提供量身定制的营销策略。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 这项技术旨在发现数据项之间的有趣关系，最经典的例子就是“啤酒与尿布”的故事。我们将学习Apriori算法及其变种，理解如何找出经常一起出现的项集（如“购买了面包的顾客，很有可能也会购买牛奶”），以及如何评估这些规则的置信度和支持度。关联规则挖掘在零售业的商品推荐、库存管理、网站导航优化等方面有着广泛的应用。它能够帮助商家理解顾客的购买习惯，从而优化商品陈列、进行交叉销售，提升销售额。 回归（Regression）： 回归技术用于预测一个连续的数值型变量。例如，房地产公司希望预测房屋的价格，或者天气预报员希望预测未来的气温。我们将学习线性回归、多项式回归等模型，理解如何建立变量之间的数学关系，从而进行准确的预测。这涉及到对变量之间相关性的理解，以及如何选择合适的模型来拟合数据。回归分析在经济预测、风险评估、科学研究等领域发挥着重要作用。 异常检测（Anomaly Detection）： 在海量数据中，总有一些“特立独行”的数据点，它们可能代表着欺诈行为、系统故障、或是一次前所未有的创新。异常检测技术旨在识别这些与大多数数据模式显著不同的样本。我们将学习如何使用统计方法、基于距离的方法或基于模型的方法来检测异常。这对于信用卡欺诈检测、网络入侵检测、工业设备故障预警等安全和维护工作至关重要。 序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）： 许多数据天然地具有时间顺序，例如用户的浏览路径、客户的购买历史、或是一段基因序列。序列模式挖掘的目标是发现数据中出现的频繁子序列。例如，在一个电子商务网站上，我们可能会发现“用户先搜索‘运动鞋’，然后浏览‘跑步袜’，最后购买‘运动水壶’”是一个常见的用户行为序列。这对于理解用户行为流程、优化推荐系统、预测用户下一步行动具有重要意义。 文本挖掘与情感分析（Text Mining and Sentiment Analysis）： 随着社交媒体、评论网站的兴起，非结构化的文本数据成为了信息挖掘的重要来源。本书将介绍如何从大量的文本中提取有用的信息，包括关键词提取、主题建模，以及对文本内容的情感进行分析（例如，用户对某个产品是正面评价、负面评价还是中性评价）。这对于品牌声誉管理、舆情监控、市场洞察等方面至关重要。 构建智能系统：从洞察到应用 掌握了上述数据挖掘的核心技术之后，我们便有了构建智能系统的基础。本书将探讨如何将这些技术整合起来，解决实际问题。 推荐系统（Recommender Systems）： 这是数据挖掘最成功的应用之一，无论是电商平台的“猜你喜欢”，还是视频网站的“为你推荐”，都离不开强大的推荐算法。我们将学习协同过滤（基于用户相似性或物品相似性）、基于内容的推荐以及混合推荐等方法，理解它们如何根据用户的历史行为和偏好，预测他们可能感兴趣的物品。 数据可视化（Data Visualization）： 再复杂的分析结果，如果不能以清晰易懂的方式呈现，其价值也会大打折扣。本书将强调数据可视化的重要性，介绍如何使用图表、仪表盘等工具，将数据中的模式、趋势和关联直观地展现出来。良好的可视化能够帮助决策者快速理解复杂的分析结果，并做出明智的决策。 商业智能（Business Intelligence, BI）： 数据挖掘是商业智能的重要组成部分。我们将探讨如何利用数据挖掘的结果来支持业务决策，例如优化营销策略、提升客户满意度、降低运营成本、识别新的商业机会等。 实践与伦理 本书的介绍并不仅仅停留在理论层面，它将强调实践的重要性。我们将鼓励读者通过实际项目来巩固所学知识，例如利用公开数据集进行分析，或者为身边的实际问题寻找数据驱动的解决方案。同时，我们也会深入探讨数据挖掘过程中涉及的伦理问题，例如数据隐私保护、算法的公平性、以及避免数据偏见。在享受数据带来的便利和力量的同时，我们也必须肩负起相应的责任，确保数据的使用是合规、道德且负责任的。 结论：开启您的数据驱动之旅 本书所介绍的知识体系，将为您打开一扇通往数据世界的大门。它不仅仅是一系列算法的罗列，更是关于如何理解数据、如何从中提取价值、以及如何将这些价值转化为实际行动的系统性方法论。无论您是希望深入理解数据背后的商业逻辑，还是希望利用数据创新产品和服務，抑或是仅仅对信息时代下的智能技术感到好奇，这本书都将是您不可或缺的向导。准备好，踏上您的数据驱动之旅，去发现那些隐藏在海量信息中的宝藏，并用它们来塑造更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，好的技术书籍不仅仅在于理论的深度，更在于它能否真正引领读者走向实践。而这本书在这方面做得非常出色。它并没有止步于概念的讲解，而是花了大量篇幅去探讨数据挖掘的整个流程，从数据预处理的各种挑战，到模型评估的多种指标，再到结果的解释和应用。其中关于数据清洗的章节，我简直是如获至宝。作者详细列举了缺失值、异常值、噪声等常见的数据问题，并且提出了多种行之有效的处理方法，比如插补、平滑、过滤等等，并对这些方法的优缺点进行了深入分析。此外，书中还穿插了许多实际案例的研究，虽然我还没有深入到具体代码实现的部分，但光是阅读这些案例，就能感受到数据挖掘在金融、医疗、零售等各个领域的巨大潜力，也让我对接下来的学习充满了期待。对我而言，能够在一本书中既学到“做什么”，又学到“怎么做”，还有“为什么这样做”，这才是真正有价值的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析有浓厚兴趣的跨领域学习者，我常常觉得很多技术书籍要么过于晦涩难懂，要么就过于浅尝辄止。但《数据挖掘导论》这本书，却在我这里找到了一个很好的平衡点。它的语言风格非常平实，没有过多华丽的辞藻，但每一个字都透露着作者对专业知识的精准把握。书中对于一些核心概念的定义，例如“特征选择”和“特征提取”，作者都给出了非常贴切的比喻，让我这种非计算机科班出身的人也能轻松理解。而且，书中在讲解算法时，经常会穿插一些“思维导图”式的总结，或者用流程图来展示算法的步骤，这种可视化呈现方式大大降低了学习门槛，也帮助我理清了复杂的逻辑关系。此外，书中还涉及了数据挖掘在不同领域的应用前景，比如在市场营销中的客户细分、在医学诊断中的疾病预测等等，这些都让我看到了数据挖掘的实际价值，也激发了我进一步深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

我最近在读一本关于数据挖掘的书，这本书的编排方式非常值得称赞。它以一种非常系统化的方式，将数据挖掘的整个生命周期展现在读者面前，从最初的数据收集、存储，到后来的数据探索、预处理，再到核心的建模和评估，最后落脚到结果的解释和部署。这种结构清晰的书籍，对于我这样希望建立完整知识体系的学习者来说，无疑是一大福音。书中对于每一步骤的讲解都非常详尽，例如在数据预处理部分，作者详细讲解了如何处理缺失值、如何进行异常值检测，以及如何进行数据变换和规范化。更让我惊喜的是，书中还对不同数据类型的特点以及它们在预处理过程中可能遇到的问题进行了深入分析，让我意识到数据质量对于整个挖掘过程的重要性。此外，在模型评估章节，作者不仅列举了常见的评估指标，还深入分析了这些指标背后的数学原理以及它们各自的适用场景，这种由浅入深的讲解方式，让我能够更深刻地理解算法的优劣，并能根据实际需求做出更明智的选择。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，简约而不失专业感。翻开第一页，扑面而来的是一种严谨的学术气息，排版清晰，字体大小适中，阅读起来感觉很舒服。序言部分更是直接点明了数据挖掘的时代背景和重要性，用词精炼，逻辑严密，立刻就能感受到作者对于这个领域的深刻洞察和热情。让我印象深刻的是，作者在介绍数据挖掘的起源时，并没有简单罗列历史事件，而是深入分析了其背后驱动的技术革新和社会需求，这使得我对数据挖掘的产生有了更宏观的认识。书中对一些基础概念的解释也相当到位，比如“模式”和“知识”的区分，以及“可发现性”和“有用性”的权衡，这些都是我们在实际应用中常常会遇到的问题，作者能够如此清晰地阐述，无疑为读者打下了坚实的基础。而且，书中在引入复杂的算法之前，都会先给出直观的类比或者简单的例子，帮助读者理解其核心思想，这一点做得非常棒，我这类初学者能够快速跟上节奏，不至于因为一开始的理论深度而望而却步。

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这本书在理论深度和广度上都给我留下了深刻的印象。它并没有回避那些令人头疼的数学公式和算法细节，而是以一种循序渐进的方式，将复杂的概念分解开来。我尤其喜欢作者在介绍分类算法时，对决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等几种主流方法的比较分析。作者不仅清晰地阐述了每种算法的工作原理，还深入剖析了它们各自的优势和局限性，比如决策树的可解释性强，但容易过拟合；支持向量机在处理高维数据时表现优异，但训练过程可能耗时较长。这种多角度的审视，让我在理解算法时，不再是死记硬背，而是能够真正理解它们背后的逻辑和适用场景。更让我惊喜的是，书中对一些高级主题，比如集成学习、关联规则挖掘、聚类分析的深入探讨，也处理得恰到好处，既有理论的严谨性，又不失对概念的清晰阐释，让人在阅读过程中，能够逐渐建立起对整个数据挖掘知识体系的完整认知。

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应该是正版的，打开后有塑膜包装，还不错，值得推荐

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买来看看，不知道内容如何，好的话再评价。

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可以的，不错的！！！！！！！！！！！！！！！！！！

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刚开始看，还不错。

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翻译的太烂了。“信达雅”连“信”字都达不到。建议买英文原版。

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还没看，好厚

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凑单买的，看到怀疑人生

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书的质量很差，书都折了，很闹心，很失望

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有意思，通俗易懂。。。。。