數據挖掘原理與演算法毛

㈠ 什麼是數據挖掘，或數據挖掘的過程是什麼

1.1 數據挖掘的興起

1.1.1 數據豐富與知識匱乏

整個知識發現過程是由若乾重要步驟組成（數據挖掘只是其中一個重要步驟）：

1）數據清洗：清除數據雜訊和與挖掘主題明顯無關的數據

2）數據集成：將來自多數據源中的相關數據組合到一起

3）數據轉換：將數據轉換為易於進行數據挖掘的數據存儲形式

4）數據挖掘：它是知識挖掘的一個重要步驟，其作用是利用智能方法挖掘數據模式或規律知識

5）模式評估：其作用是根據一定評估標准從挖掘結果篩選出有意義的模式知識

6）知識表示：其作用是利用可視化和知識表達技術，向用戶展示所挖掘出的相關知識

1.1.4 數據挖掘解決的商業問題（案例）

• 客戶行為分析

• 客戶流失分析

• 交叉銷售

• 欺詐檢測

• 風險管理

• 客戶細分

• 廣告定位

• 市場和趨勢分析

㈡ 求數據挖掘原理與演算法(第3版)教師用書 毛國君 編著的課後答案

答案家論壇不是有這個答案嗎，你在裡面搜下關鍵字看看

㈢ 數據挖掘原理與演算法怎麼樣

其實我對數據挖掘類的圖書沒有發言權，因為只看過兩本國內寫的書，感覺理論的東西非常多，而且國內的書都存在前期鋪墊太少的問題，使我這種初學者閱讀起來比較辛苦。......

㈣ 數據挖掘原理與演算法的目錄

前言
第1章 導論
第2章 數據倉庫技術
第3章 數據挖掘中的數據預處理
第4章 關聯規則
第5章 數據分類
第6章 多維訪問與數據可視化
第7章 聚類分析
第8章 序列模式與時間序列
第9章 開放式的數據挖掘系統
參考文獻

㈤ 數據挖掘原理與演算法的簡介

本書在介紹了數據挖掘原理的基礎上，從實用的角度出發，詳細地介紹了數據挖掘的經典演算法。本書是國內第一本對數據挖掘技術基礎演算法進行詳細描述的實用性教材。 第1章從不同的角度對數據挖掘進行了介紹，第2章介紹了數據倉庫技術的概念並給出了數據立方體的理論基礎。第3章講述了數據挖掘的數據預處理所涉及到的概念及演算法。第4章-第8章詳細介紹了數據挖掘的經典領域的演算法，其中第6章簡單介紹了數據可視化的內容。第9章介紹了開放的數據挖掘平台。 本書的使用對象是在校高年級的本科生、研究生及各個領域的高級軟體開發人員。

㈥ 數據挖掘參考文獻有哪些

參考文獻
[1] 李嶶，李宛州.基於數據倉庫技術的進銷存系統的設計與實現.2001(10)：93-94
[2]Jiawei Han.數據挖掘概念與技術.機械工業出版社2001，8
[3]W.H.Inmon.數據倉庫.機械工業出版社2000，5
[4]林字等編著.數據倉庫原理與實踐.北京：人民郵電出版社，2003
[5]張春陽，周繼恩，劉貴全，蔡慶生.基於數據倉庫的決策支持系統的構建，計算機工程.2002(4)：249-252
[6]陳德軍，盛翊智，陳綿雲.基於數據倉庫的OLAP在DSS中的應用研究.2003(1)：30-31
[7]朱明，數據挖掘.合肥：中國科技大學出版社2002，5
[8] 陳京民等.數據倉庫與數據挖掘技術[M].北京:電子工業出版社,2002.
[9] 毛國君等.數據挖掘原理與演算法[M].北京:清華大學出版社,2005.
[10] 陳文偉等.數據挖掘技術[M].北京:北京工業大學出版社,2002.

㈦ 數據倉庫與數據挖掘的原理是什麼

數據倉庫是一種數據組織結構，可以將不同數據源的數據有機組合，便於數據分析。
數據挖掘是對數據進行分析的方法，利用不同的數據挖掘演算法，如關聯，分類，聚類等等可以得到不同的分析結果。數據倉庫的組織方式非常適合與數據挖掘。
我是初學者，希望回答對你有幫助。謝謝。

㈧ 數據挖掘原理與演算法的介紹

《數據挖掘原理與演算法》，是中國水利水電出版社2005年出版的圖書，作者是邵峰晶。

㈨ 大數據挖掘的演算法有哪些

大數據挖掘的演算法：
1.樸素貝葉斯，超級簡單，就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練數據。即使條件獨立假設不成立，NB在實際中仍然表現出驚人的好。
2. Logistic回歸，LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。與決策樹與支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓練數據來更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望將來有更多數據時能方便的更新改進模型，LR是值得使用的。
3.決策樹，DT容易理解與解釋。DT是非參數的，所以你不需要擔心野點（或離群點）和數據是否線性可分的問題，DT的主要缺點是容易過擬合，這也正是隨機森林等集成學習演算法被提出來的原因。
4.支持向量機，很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。

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㈩ 數據挖掘演算法有哪些

統計和可視化要想建立一個好的預言模型，你必須了解自己的數據。最基本的方法是計算各種統計變數（平均值、方差等）和察看數據的分布情況。你也可以用數據透視表察看多維數據。數據的種類可分為連續的，有一個用數字表示的值（比如銷售量）或離散的，分成一個個的類別（如紅、綠、藍）。離散數據可以進一步分為可排序的，數據間可以比較大小（如，高、中、低）和標稱的，不可排序（如郵政編碼）。圖形和可視化工具在數據准備階段尤其重要，它能讓你快速直觀的分析數據，而不是給你枯燥乏味的文本和數字。它不僅讓你看到整個森林，還允許你拉近每一棵樹來察看細節。在圖形模式下人們很容易找到數據中可能存在的模式、關系、異常等，直接看數字則很難。可視化工具的問題是模型可能有很多維或變數，但是我們只能在2維的屏幕或紙上展示它。比如，我們可能要看的是信用風險與年齡、性別、婚姻狀況、參加工作時間的關系。因此，可視化工具必須用比較巧妙的方法在兩維空間內展示n維空間的數據。雖然目前有了一些這樣的工具，但它們都要用戶「訓練」過他們的眼睛後才能理解圖中畫的到底是什麼東西。對於眼睛有色盲或空間感不強的人，在使用這些工具時可能會遇到困難。聚集（分群）聚集是把整個資料庫分成不同的群組。它的目的是要群與群之間差別很明顯，而同一個群之間的數據盡量相似。與分類不同（見後面的預測型數據挖掘），在開始聚集之前你不知道要把數據分成幾組，也不知道怎麼分（依照哪幾個變數）。因此在聚集之後要有一個對業務很熟悉的人來解釋這樣分群的意義。很多情況下一次聚集你得到的分群對你的業務來說可能並不好，這時你需要刪除或增加變數以影響分群的方式，經過幾次反復之後才能最終得到一個理想的結果。神經元網路和K-均值是比較常用的聚集演算法。不要把聚集與分類混淆起來。在分類之前，你已經知道要把數據分成哪幾類，每個類的性質是什麼，聚集則恰恰相反。關聯分析關聯分析是尋找資料庫中值的相關性。兩種常用的技術是關聯規則和序列模式。關聯規則是尋找在同一個事件中出現的不同項的相關性，比如在一次購買活動中所買不同商品的相關性。序列模式與此類似，他尋找的是事件之間時間上的相關性，如對股票漲跌的分析。關聯規則可記為A==>B，A稱為前提和左部（LHS），B稱為後續或右部（RHS）。如關聯規則「買錘子的人也會買釘子」，左部是「買錘子」，右部是「買釘子」。要計算包含某個特定項或幾個項的事務在資料庫中出現的概率只要在資料庫中直接統計即可。某一特定關聯（「錘子和釘子」）在資料庫中出現的頻率稱為支持度。比如在總共1000個事務中有15個事務同時包含了「錘子和釘子」，則此關聯的支持度為1.5%。非常低的支持度（比如1百萬個事務中只有一個）可能意味著此關聯不是很重要，或出現了錯誤數據（如，「男性和懷孕」）。要找到有意義的規則，我們還要考察規則中項及其組合出現的相對頻率。當已有A時，B發生的概率是多少？也即概率論中的條件概率。回到我們的例子，也就是問「當一個人已經買了錘子，那他有多大的可能也會買釘子？」這個條件概率在數據挖掘中也稱為可信度，計算方法是求百分比：（A與B同時出現的頻率）/（A出現的頻率）。讓我們用一個例子更詳細的解釋這些概念： 總交易筆數（事務數）：1,000包含「錘子」：50包含「釘子」：80包含「鉗子」：20包含「錘子」和「釘子」：15包含「鉗子」和「釘子」：10包含「錘子」和「鉗子」：10包含「錘子」、「鉗子」和「釘子」：5 則可以計算出： 「錘子和釘子」的支持度=1.5%（15/1,000）「錘子、釘子和鉗子」的支持度=0.5%（5/1,000）「錘子==>釘子」的可信度=30%（15/50）「釘子==>錘子」的可信度=19%（15/80）「錘子和釘子==>鉗子」的可信度=33%（5/15）「鉗子==>錘子和釘子」的可信度=25%（5/20）