数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材

数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材

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作者: 王振武著

出版社: 清华大学出版社

出版时间: 2017-01

版次: 2

ISBN: 9787302454151

定价: 32.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 223页

字数: 341千字

丛书: 计算机系列教材

分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>计算机与互联网

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　　本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
　　全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
　　本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

目录

第1章绪论/1

1.1数据挖掘的概念/1

1.2数据挖掘的历史及发展/1

1.3数据挖掘的研究内容及功能/5

1.3.1数据挖掘的研究内容/5

1.3.2数据挖掘的功能/6

1.4数据挖掘的常用技术及工具/9

1.4.1数据挖掘的常用技术/9

1.4.2数据挖掘的工具/12

1.5数据挖掘的应用热点/12

1.6小结/14

思考题/15第2章数据预处理/16

2.1数据预处理的目的 /16

2.2数据清理/18

2.2.1填充缺失值/18

2.2.2光滑噪声数据/18

2.2.3数据清理过程/19

2.3数据集成和数据变换/20

2.3.1数据集成/20

2.3.2数据变换/21

2.4数据归约/23

2.4.1数据立方体聚集/23

2.4.2维归约/23

2.4.3数据压缩/24

2.4.4数值归约/25

2.4.5数据离散化与概念分层/28

2.5特征选择与提取/302.5.1特征选择/30

2.5.2特征提取/31

2.6小结/33

思考题/33第3章关联规则挖掘/35

3.1基本概念 /35

3.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理/36

3.3Apriori算法实例分析/38

3.4Apriori算法源程序分析/41

3.5Apriori算法的特点及应用/50

3.5.1Apriori算法特点/50

3.5.2Apriori 算法应用/51

3.6小结/52

思考题/52第4章决策树分类算法/54

4.1基本概念/54

4.1.1决策树分类算法概述/54

4.1.2决策树基本算法概述/54

4.2决策树分类算法——ID3算法原理/56

4.2.1ID3算法原理/56

4.2.2熵和信息增益/57

4.2.3ID3算法/59

4.3ID3算法实例分析/60

4.4ID3算法源程序分析/64

4.5ID3算法的特点及应用/72

4.5.1ID3算法特点/72

4.5.2ID3算法应用/72

4.6决策树分类算法——C4.5算法原理/73

4.6.1C4.5算法/73

4.6.2C4.5算法的伪代码/75

4.7C4.5算法实例分析/76

4.8C4.5算法源程序分析 /77

4.9C4.5算法的特点及应用/101

4.9.1C4.5算法特点/101

4.9.2C4.5算法应用/101

4.10小结/102

思考题/102第5章贝叶斯分类算法/103

5.1基本概念/103

5.1.1主观概率/103

5.1.2贝叶斯定理/104

5.2贝叶斯分类算法原理/105

5.2.1朴素贝叶斯分类模型/105

5.2.2贝叶斯信念网络/107

5.3贝叶斯算法实例分析/110

5.3.1朴素贝叶斯分类器/110

5.3.2BBN/112

5.4贝叶斯算法源程序分析/114

5.5贝叶斯算法特点及应用/119

5.5.1朴素贝叶斯分类算法/119

5.5.2贝叶斯信念网/120

思考题/121第6章人工神经网络算法/122

6.1基本概念/122

6.1.1生物神经元模型/122

6.1.2人工神经元模型/123

6.1.3主要的神经网络模型/124

6.2BP算法原理/126

6.2.1Delta学习规则的基本原理/126

6.2.2BP网络的结构/126

6.2.3BP网络的算法描述/127

6.2.4标准BP网络的工作过程/129

6.3BP算法实例分析/130

6.4BP算法源程序分析/134

6.5BP算法的特点及应用/143

6.5.1BP算法特点/143

6.5.2BP算法应用/144

6.6小结/145

思考题/145第7章支持向量机/146

7.1基本概念/146

7.1.1支持向量机理论基础/146

7.1.2统计学习核心理论/146

7.1.3学习过程的一致性条件/146

7.1.4函数集的VC维/147

7.1.5泛化误差界/148

7.1.6结构风险最小化归纳原理/148

7.2支持向量机原理/149

7.2.1支持向量机核心理论/149

7.2.2最大间隔分类超平面/149

7.2.3支持向量机/150

7.2.4核函数分类/153

7.3支持向量机实例分析/154

7.4支持向量机的特点及应用/156

7.4.1支持向量机的特点/156

7.4.2支持向量机的应用/157

7.5小结/158

思考题/158第8章Kmeans聚类算法/159

8.1简介/159

8.2Kmeans聚类算法原理/159

8.3Kmeans聚类算法实例分析/161

8.4Kmeans聚类算法源程序分析/164

8.5Kmeans聚类算法的特点及应用/171

8.5.1Kmeans聚类算法的特点/171

8.5.2Kmeans聚类算法的应用/171

8.6小结/172

思考题/172第9章K中心点聚类算法/173

9.1简介/173

9.2K中心点聚类算法原理/173

9.3K中心点聚类算法实例分析/174

9.4K中心点聚类算法源程序分析/175

9.5K中心点聚类算法的特点及应用/183

9.5.1K中心点聚类算法的特点/183

9.5.2K中心点聚类算法的应用/183

9.6小结/183第10章神经网络聚类方法：SOM /184

10.1简介/184

10.2竞争学习算法基础/184

10.2.1自组织神经网络结构/184

10.2.2自组织神经网络的原理/185

10.3SOM算法原理/187

10.3.1SOM网络的拓扑结构/187

10.3.2SOM权值调整域/188

10.3.3SOM网络运行原理/189

10.3.4学习方法/189

10.4SOM算法实例分析/190

10.4.1问题描述/190

10.4.2网络设计及学习结果/191

10.4.3结果输出/191

10.5SOM算法源程序分析/192

10.6SOM算法的特点及应用/202

10.6.1SOM特点/202

10.6.2SOM应用/202

10.7小结/203

思考题/203第11章数据挖掘的发展/204

11.1Web挖掘/204

11.1.1Web数据挖掘定义/204

11.1.2Web数据挖掘分类/204

11.1.3Web数据挖掘的数据源/206

11.1.4Web数据挖掘中知识的分类/207

11.1.5Web数据挖掘的关键问题/208

11.2空间数据挖掘/209

11.2.1空间数据挖掘的定义与特点/209

11.2.2空间数据挖掘的体系结构/210

11.2.3空间数据挖掘可获得的知识

类型/210

11.2.4空间数据挖掘的方法/212

11.3流数据挖掘/215

11.3.1流数据的特点/215

11.3.2流数据挖掘关键技术/215

11.3.3流数据挖掘的实际应用及前景/217

11.4数据挖掘与可视化技术/218

11.4.1什么是可视化/218

11.4.2数据可视化技术分类/219

11.4.3数据挖掘可视化技术的应用/221

11.5小结/222

思考题/223参考文献/224
内容简介:
　　本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
　　全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
　　本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。
目录:
目录

第1章绪论/1

1.1数据挖掘的概念/1

1.2数据挖掘的历史及发展/1

1.3数据挖掘的研究内容及功能/5

1.3.1数据挖掘的研究内容/5

1.3.2数据挖掘的功能/6

1.4数据挖掘的常用技术及工具/9

1.4.1数据挖掘的常用技术/9

1.4.2数据挖掘的工具/12

1.5数据挖掘的应用热点/12

1.6小结/14

思考题/15第2章数据预处理/16

2.1数据预处理的目的 /16

2.2数据清理/18

2.2.1填充缺失值/18

2.2.2光滑噪声数据/18

2.2.3数据清理过程/19

2.3数据集成和数据变换/20

2.3.1数据集成/20

2.3.2数据变换/21

2.4数据归约/23

2.4.1数据立方体聚集/23

2.4.2维归约/23

2.4.3数据压缩/24

2.4.4数值归约/25

2.4.5数据离散化与概念分层/28

2.5特征选择与提取/302.5.1特征选择/30

2.5.2特征提取/31

2.6小结/33

思考题/33第3章关联规则挖掘/35

3.1基本概念 /35

3.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理/36

3.3Apriori算法实例分析/38

3.4Apriori算法源程序分析/41

3.5Apriori算法的特点及应用/50

3.5.1Apriori算法特点/50

3.5.2Apriori 算法应用/51

3.6小结/52

思考题/52第4章决策树分类算法/54

4.1基本概念/54

4.1.1决策树分类算法概述/54

4.1.2决策树基本算法概述/54

4.2决策树分类算法——ID3算法原理/56

4.2.1ID3算法原理/56

4.2.2熵和信息增益/57

4.2.3ID3算法/59

4.3ID3算法实例分析/60

4.4ID3算法源程序分析/64

4.5ID3算法的特点及应用/72

4.5.1ID3算法特点/72

4.5.2ID3算法应用/72

4.6决策树分类算法——C4.5算法原理/73

4.6.1C4.5算法/73

4.6.2C4.5算法的伪代码/75

4.7C4.5算法实例分析/76

4.8C4.5算法源程序分析 /77

4.9C4.5算法的特点及应用/101

4.9.1C4.5算法特点/101

4.9.2C4.5算法应用/101

4.10小结/102

思考题/102第5章贝叶斯分类算法/103

5.1基本概念/103

5.1.1主观概率/103

5.1.2贝叶斯定理/104

5.2贝叶斯分类算法原理/105

5.2.1朴素贝叶斯分类模型/105

5.2.2贝叶斯信念网络/107

5.3贝叶斯算法实例分析/110

5.3.1朴素贝叶斯分类器/110

5.3.2BBN/112

5.4贝叶斯算法源程序分析/114

5.5贝叶斯算法特点及应用/119

5.5.1朴素贝叶斯分类算法/119

5.5.2贝叶斯信念网/120

思考题/121第6章人工神经网络算法/122

6.1基本概念/122

6.1.1生物神经元模型/122

6.1.2人工神经元模型/123

6.1.3主要的神经网络模型/124

6.2BP算法原理/126

6.2.1Delta学习规则的基本原理/126

6.2.2BP网络的结构/126

6.2.3BP网络的算法描述/127

6.2.4标准BP网络的工作过程/129

6.3BP算法实例分析/130

6.4BP算法源程序分析/134

6.5BP算法的特点及应用/143

6.5.1BP算法特点/143

6.5.2BP算法应用/144

6.6小结/145

思考题/145第7章支持向量机/146

7.1基本概念/146

7.1.1支持向量机理论基础/146

7.1.2统计学习核心理论/146

7.1.3学习过程的一致性条件/146

7.1.4函数集的VC维/147

7.1.5泛化误差界/148

7.1.6结构风险最小化归纳原理/148

7.2支持向量机原理/149

7.2.1支持向量机核心理论/149

7.2.2最大间隔分类超平面/149

7.2.3支持向量机/150

7.2.4核函数分类/153

7.3支持向量机实例分析/154

7.4支持向量机的特点及应用/156

7.4.1支持向量机的特点/156

7.4.2支持向量机的应用/157

7.5小结/158

思考题/158第8章Kmeans聚类算法/159

8.1简介/159

8.2Kmeans聚类算法原理/159

8.3Kmeans聚类算法实例分析/161

8.4Kmeans聚类算法源程序分析/164

8.5Kmeans聚类算法的特点及应用/171

8.5.1Kmeans聚类算法的特点/171

8.5.2Kmeans聚类算法的应用/171

8.6小结/172

思考题/172第9章K中心点聚类算法/173

9.1简介/173

9.2K中心点聚类算法原理/173

9.3K中心点聚类算法实例分析/174

9.4K中心点聚类算法源程序分析/175

9.5K中心点聚类算法的特点及应用/183

9.5.1K中心点聚类算法的特点/183

9.5.2K中心点聚类算法的应用/183

9.6小结/183第10章神经网络聚类方法：SOM /184

10.1简介/184

10.2竞争学习算法基础/184

10.2.1自组织神经网络结构/184

10.2.2自组织神经网络的原理/185

10.3SOM算法原理/187

10.3.1SOM网络的拓扑结构/187

10.3.2SOM权值调整域/188

10.3.3SOM网络运行原理/189

10.3.4学习方法/189

10.4SOM算法实例分析/190

10.4.1问题描述/190

10.4.2网络设计及学习结果/191

10.4.3结果输出/191

10.5SOM算法源程序分析/192

10.6SOM算法的特点及应用/202

10.6.1SOM特点/202

10.6.2SOM应用/202

10.7小结/203

思考题/203第11章数据挖掘的发展/204

11.1Web挖掘/204

11.1.1Web数据挖掘定义/204

11.1.2Web数据挖掘分类/204

11.1.3Web数据挖掘的数据源/206

11.1.4Web数据挖掘中知识的分类/207

11.1.5Web数据挖掘的关键问题/208

11.2空间数据挖掘/209

11.2.1空间数据挖掘的定义与特点/209

11.2.2空间数据挖掘的体系结构/210

11.2.3空间数据挖掘可获得的知识

类型/210

11.2.4空间数据挖掘的方法/212

11.3流数据挖掘/215

11.3.1流数据的特点/215

11.3.2流数据挖掘关键技术/215

11.3.3流数据挖掘的实际应用及前景/217

11.4数据挖掘与可视化技术/218

11.4.1什么是可视化/218

11.4.2数据可视化技术分类/219

11.4.3数据挖掘可视化技术的应用/221

11.5小结/222

思考题/223参考文献/224

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材套装勿拍全是单本极速发货

八五品

岳麓书院图书旗舰店

山东省滨州市

平均发货10小时成功完成率90.94%

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2

数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材

八五品

爱书的90后plus的书店

福建省泉州市

平均发货10小时成功完成率96.57%

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材图书皆为单本套装勿拍

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读友图书旗舰店

山东省滨州市

平均发货9小时成功完成率93.84%

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材图书皆为单本套装勿拍

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山东淘书斋

山东省滨州市

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材只有1本书批量上传

八五品

久居家书店

北京市东城区

平均发货11小时成功完成率83.45%

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2

数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材

八五品

爱书的90后plus的书店

福建省泉州市

平均发货10小时成功完成率96.57%

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材正版二手书，图片套装的图书是其中一本，购买前请联系客服

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古籍旧书院

山东省济南市

平均发货8小时成功完成率94.28%

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5

数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材

八五品

爱书的90后plus的书店

福建省泉州市

平均发货10小时成功完成率96.57%

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材实物拍图，有些微笔记

八五品

5元特价书籍全场包邮

湖北省武汉市

平均发货9小时成功完成率95.82%

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材

八五品

笨牛书店

广东省东莞市

平均发货10小时成功完成率90.68%

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7

数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材

九五品

小杜书摊的书店

河北省石家庄市

平均发货16小时成功完成率97.87%

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数据挖掘算法原理与实现第二2版王振武清华大学出版社 9787302454151 正版择优发货

八五品

江浙沪皖旧书店

江苏省南京市

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数据挖掘算法原理与实现第二版第2版王振武清华大学出版社 9787302454151

八五品

旧书云旗舰店

四川省成都市

平均发货8小时成功完成率93.64%

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材

八五品

游实惠店铺

江西省南昌市

平均发货9小时成功完成率93.31%

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发货快！数据挖掘算法原理与实现王振武 9787302454151 二手书无附赠品！！若标题写套装书，请联系客服再下单

八五品

南之大旧书店

江苏省苏州市

平均发货8小时成功完成率86.97%

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材

八品

aitushu的书店

湖南省长沙市

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材笔记很少，整体很新，若有质量问题，支持退换货，售后无忧，但不要拍错哦！

八五品

妙蛙读书

浙江省丽水市

平均发货10小时成功完成率94.82%

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材

八五品

昆明优选书屋A

云南省昆明市

平均发货8小时成功完成率86.28%

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数据挖掘算法原理与实现王振武清华大学出版社 9787302454151 笔记很少，整体很新，若有质量问题，支持退换货，售后无忧，但不要拍错哦！

八五品

妙蛙收书

浙江省丽水市

平均发货9小时成功完成率95.83%

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数据挖掘算法原理与实现第2版王振武清华大学出版社笔记很少，整体很新，若有质量问题，支持退换货，售后无忧，但不要拍错哦！

八五品

丽水海纳图书经营有限公司

浙江省杭州市

平均发货9小时成功完成率93.83%

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数据挖掘算法原理与实现(第2二版) 王振武清华大学出版社 9787302454151 正版旧书里面部分笔记内容完好可正常使用旧书不附带光盘

九品

有路官方旗舰店

江西省南昌市

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【正版~】数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材二手书无附赠品

八五品

南之大旧书店

江苏省苏州市

平均发货8小时成功完成率86.97%

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数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材

八五品

智愚图书

湖南省长沙市

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6

数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材无笔记，有一丢丢开胶

九品

爱书的90后plus的书店

福建省泉州市

平均发货10小时成功完成率96.57%

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数据挖掘算法原理与实现（第2版）

八五品

墨紫轩图书的书店

湖北省咸宁市

平均发货15小时成功完成率92.56%

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数据挖掘算法原理与实现

九五品

鲁是特

天津市武清区

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