數據挖掘演算法與應用pdf

⑴ 數據挖掘有哪些典型的應用和演算法

1. C4.5

C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：

1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；
2) 在樹構造過程中進行剪枝；
3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理；
4) 能夠對不完整數據進行處理。

C4.5演算法有如下優點：產生的分類規則易於理解，准確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。

2. The k-means algorithm 即K-Means演算法

k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均 方誤差總和最小。

3. Support vector machines

支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假 定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個極好的指南是C.J.C Burges的《模式識別支持向量機指南》。van der Walt 和 Barnard 將支持向量機和其他分類器進行了比較。

4. The Apriori algorithm

Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。

5. 最大期望(EM)演算法

在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚（Data Clustering）領域。

6. PageRank

PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。

PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票， 被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」——衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自 學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。

7. AdaBoost

Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權 值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。

8. kNN: k-nearest neighbor classification

K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。

9. Naive Bayes

在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以 及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。 但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬 性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。

10. CART: 分類與回歸樹

CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法；第二個想法是用驗證數據進行剪枝。

⑵ 數據挖掘原理與實踐 pdf急

書名=數據挖掘原理與實踐
作者=蔣盛益，李霞，鄭琪編著
頁碼=271

ISBN=978-7-121-14050-1
出版社=北京：電子工業出版社 , 2011.08

附件已經上傳

⑶ 《數據挖掘與數據化運營實戰思路、方法、技巧與應用》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《數據挖掘與數據化運營實戰》（盧輝）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接：https://pan..com/s/18Gb_1dbRvNqU92brWtZKqA

書名：數據挖掘與數據化運營實戰

作者：盧輝

豆瓣評分：7.2

出版社：機械工業出版社

出版年份：2013-6

頁數：276

內容簡介：

《數據挖掘與數據化運營實戰:思路、方法、技巧與應用》是目前有關數據挖掘在數據化運營實踐領域比較全面和系統的著作，也是諸多數據挖掘書籍中為數不多的穿插大量真實的實踐應用案例和場景的著作，更是創造性地針對數據化運營中不同分析挖掘課題類型，推出一一對應的分析思路集錦和相應的分析技巧集成，為讀者提供「菜單化」實戰錦囊的著作。作者結合自己數據化運營實踐中大量的項目經驗，用通俗易懂的「非技術」語言和大量活潑生動的案例，圍繞數據分析挖掘中的思路、方法、技巧與應用，全方位整理、總結、分享，幫助讀者深刻領會和掌握「以業務為核心，以思路為重點，以分析技術為輔佐」的數據挖掘實踐應用寶典。

《數據挖掘與數據化運營實戰:思路、方法、技巧與應用》共19章，分為三個部分：基礎篇（第1～4章）系統介紹了數據分析挖掘和數據化運營的相關背景、數據化運營中「協調配合」的核心，以及實踐中常見分析項目類型；實戰篇（第6～13章）主要介紹實踐中常見的分析挖掘技術的實用技巧，並對大量的實踐案例進行了全程分享展示；思想意識篇（第5章，第14～19章）主要是有關數據分析師的責任、意識、思維的培養和提升的總結和探索，以及一些有效的項目質控制度和經典的方法論介紹。

海報：

作者簡介：

盧輝，阿里巴巴商業智能部數據分析專家，從事資料庫營銷和數據化運營分析多年，曾在不同行業以商務拓展(BD)經理、項目經理、市場營銷部經理、高級咨詢顧問、數據分析專家的身份親歷大量的資料庫營銷和互聯網行業數據化運營應用項目。目前在阿里巴巴主要從事數據化運營的數據挖掘規劃、項目管理、實施，擁有比較豐富的互聯網行業數據化運營項目經驗。關注數據化運營的規劃和數據挖掘項目的管理。

⑷ 求spss modeler 數據挖掘方法及應用薛薇的PDF，書落在學校了，急用，謝謝

CLEMENTINE數據挖掘方法及應用（掃描本）.pdf (選擇普通下載即可)

《Clementine數據挖掘方法及應用》這本書其實和《SPSS Modeler數據挖掘方法及應用》是一樣的，作者等都是同一個人，除了名字不一樣，絕大部分內容是一樣的兩本書。

1、PC電腦端或手機網頁端登陸，即可查看、下載；

2、文件有時效性，若失效或下載問題，請@私信；

3、資料收集於互聯網，僅供個人試讀，有能力多支持紙質書籍！

⑸ 《數據挖掘概念與技術（原書第3版）》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《數據挖掘》（（美）Jiawei Han）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接:

書名：數據挖掘

作者：（美）Jiawei Han

譯者：范明

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2012-8

頁數：468

內容簡介：

數據挖掘領域最具里程碑意義的經典著作

完整全面闡述該領域的重要知識和技術創新

引入了許多演算法和實現示例，全部以易於理解的偽代碼編寫，適用於實際的大規模數據挖掘項目。

討論了一些高級主題，例如挖掘面向對象的關系型資料庫、空間資料庫、多媒體資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫、萬維網以及其他領域的應用等。

全面而實用地給出用於從海量數據中獲取盡可能多信息的概念和技術。

作者簡介：

Jiawei Han（韓家煒）伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學系Abel Bliss教授。由於在數據挖掘和資料庫系統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和獎勵，包括2004年ACM SIGKDD頒發的最佳創新獎，2005年IEEE Computer Society頒發的技術成就獎，2009年IEEE頒發的W. Wallace McDowell獎。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位，她是NSERC Scholar，先後在加拿大麥吉爾大學、西蒙-弗雷澤大學及瑞士從事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷澤大學計算機科學學院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指導下獲得西蒙-弗雷澤大學博士學位。

⑹ 《Python數據挖掘入門與實踐》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python數據挖掘入門與實踐》（[澳] Robert Layton）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接：

書名：Python數據挖掘入門與實踐

作者：[澳] Robert Layton

譯者：杜春曉

豆瓣評分：7.9

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-7

頁數：252

內容簡介：

本書作為數據挖掘入門讀物，介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解演算法，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。本書採用理論與實踐相結合的方式，呈現了如何使用決策樹和隨機森林演算法預測美國職業籃球聯賽比賽結果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯演算法進行社會媒體挖掘，等等。本書也涉及神經網路、深度學習、大數據處理等內容。

作者簡介：

Robert Layton

計算機科學博士，網路犯罪問題和文本分析方面的專家。多年來一直熱衷於Python編程，參與過scikit-learn庫等很多開源庫的開發，曾擔任2014年度「谷歌編程之夏」項目導師。他曾與全球幾大數據挖掘公司密切合作，挖掘真實數據並研發相關應用。他的公司dataPipeline為多個行業提供數據挖掘和數據分析解決方案。

譯者簡介：

杜春曉

英語語言文學學士，軟體工程碩士。其他譯著有《電子達人——我的第一本Raspberry Pi入門手冊》《Python數據分析》。新浪微博：@宜_生。

⑺ 《數據挖掘概念與技術（原書第3版）》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《數據挖掘》（（美）Jiawei Han）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接：

書名：數據挖掘

作者：（美）Jiawei Han

譯者：范明

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2012-8

頁數：468

內容簡介：數據挖掘領域最具里程碑意義的經典著作

完整全面闡述該領域的重要知識和技術創新

這是一本數據挖掘和知識發現的優秀教材，結構合理、條理清晰。本書既保留了相當篇幅講述數據挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章節介紹數據挖掘領域最新的技術和發展，因此既適合初學者學習又適合專業人員和實踐者參考。本書視角廣闊、資料翔實、內容全面，能夠為有意深入研究相關技術的讀者提供足夠的參考和支持。總之， 強烈推薦從高年級本科生到專業人員和實踐者都來閱讀這本書！

—— 美國CHOICE雜志

這是一本非常優秀的數據挖掘教材，最新的第3版反映了數據挖掘領域的最新發展和變化。書中增加了2006年第2版以來最新的引用資料，新增小節討論可視化、模式挖掘以及最新的聚類方法。本書配有豐富及完善的教輔支持，包括配套網站、大量的習題集以及習題答案等。盡管這是一本數據挖掘的教材，但對於讀者沒有太高的要求，只需要讀者具有少量編程經驗並了解基本的資料庫設計和統計分析知識。還有兩點值得注意：第一，本書的參考書目是關於了解數據挖掘研究的非常好的參考列表；第二，書中的索引非常全面和有效，能夠幫助讀者很容易地定位相關知識點。其他學科的研究人員和分析人員，例如，流行病學家、金融分析師、心理測量研究人員，也會發現本書非常有用。

—— Computing Reviews

當代商業和科學領域大量激增的數據量要求我們採用更加復雜和精細的工具來進行數據分析、處理和挖掘。盡管近年來數據挖掘技術取得的長足進展使得我們廣泛收集數據越來越容易，但技術的發展依然難以匹配爆炸性的數據增長以及隨之而來的大量數據處理需求，因此我們比以往更加迫切地需要新技術和自動化工具來幫助我們將這些數據轉換為有用的信息和知識。

本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。每章都針對關鍵專題有單獨的指導，提供最佳演算法，並對怎樣將技術運用到實際工作中給出了經過實踐檢驗的實用型規則。如果你希望自己能熟練掌握和運用當今最有力的數據挖掘技術，那本書正是你需要閱讀和學習的寶貴資源。本書是數據挖掘和知識發現領域內的所有教師、研究人員、開發人員和用戶都必讀的一本書。

【本書特色】

引入了許多演算法和實現示例，全部以易於理解的偽代碼編寫，適用於實際的大規模數據挖掘項目。

討論了一些高級主題，例如挖掘面向對象的關系型資料庫、空間資料庫、多媒體資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫、萬維網以及其他領域的應用等。

全面而實用地給出用於從海量數據中獲取盡可能多信息的概念和技術。

作者簡介：Jiawei Han（韓家煒）伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學系Abel Bliss教授。由於在數據挖掘和資料庫系統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和獎勵，包括2004年ACM SIGKDD頒發的最佳創新獎，2005年IEEE Computer Society頒發的技術成就獎，2009年IEEE頒發的W. Wallace McDowell獎。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位，她是NSERC Scholar，先後在加拿大麥吉爾大學、西蒙-弗雷澤大學及瑞士從事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷澤大學計算機科學學院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指導下獲得西蒙-弗雷澤大學博士學位。

⑻ 《基於R語言數據挖掘的統計與分析》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《基於R語言數據挖掘的統計與分析》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接：https://pan..com/s/1XUAtM1-Fb-igAVYq_nZtlQ

⑼ 《Python數據挖掘入門與實踐》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python數據挖掘入門與實踐》（[澳] Robert Layton）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接:

書名：Python數據挖掘入門與實踐

作者：[澳] Robert Layton

譯者：杜春曉

豆瓣評分：7.9

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-7

頁數：252

內容簡介：

本書作為數據挖掘入門讀物，介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解演算法，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。本書採用理論與實踐相結合的方式，呈現了如何使用決策樹和隨機森林演算法預測美國職業籃球聯賽比賽結果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯演算法進行社會媒體挖掘，等等。本書也涉及神經網路、深度學習、大數據處理等內容。

作者簡介：

計算機科學博士，網路犯罪問題和文本分析方面的專家。多年來一直熱衷於Python編程，參與過scikit-learn庫等很多開源庫的開發，曾擔任2014年度「谷歌編程之夏」項目導師。他曾與全球幾大數據挖掘公司密切合作，挖掘真實數據並研發相關應用。他的公司dataPipeline為多個行業提供數據挖掘和數據分析解決方案。

⑽ 《從零開始學Python數據分析與挖掘第二版》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《從零開始學Python數據分析與挖掘第二版》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接：https://pan..com/s/1zj7Mt8vBp1g-TK9phSSVKw