数据挖掘原理与算法毛

㈠ 什么是数据挖掘，或数据挖掘的过程是什么

1.1 数据挖掘的兴起

1.1.1 数据丰富与知识匮乏

整个知识发现过程是由若干重要步骤组成（数据挖掘只是其中一个重要步骤）：

1）数据清洗：清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据

2）数据集成：将来自多数据源中的相关数据组合到一起

3）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式

4）数据挖掘：它是知识挖掘的一个重要步骤，其作用是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识

5）模式评估：其作用是根据一定评估标准从挖掘结果筛选出有意义的模式知识

6）知识表示：其作用是利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘出的相关知识

1.1.4 数据挖掘解决的商业问题（案例）

• 客户行为分析

• 客户流失分析

• 交叉销售

• 欺诈检测

• 风险管理

• 客户细分

• 广告定位

• 市场和趋势分析

㈡ 求数据挖掘原理与算法(第3版)教师用书 毛国君 编着的课后答案

答案家论坛不是有这个答案吗，你在里面搜下关键字看看

㈢ 数据挖掘原理与算法怎么样

其实我对数据挖掘类的图书没有发言权，因为只看过两本国内写的书，感觉理论的东西非常多，而且国内的书都存在前期铺垫太少的问题，使我这种初学者阅读起来比较辛苦。......

㈣ 数据挖掘原理与算法的目录

前言
第1章 导论
第2章 数据仓库技术
第3章 数据挖掘中的数据预处理
第4章 关联规则
第5章 数据分类
第6章 多维访问与数据可视化
第7章 聚类分析
第8章 序列模式与时间序列
第9章 开放式的数据挖掘系统
参考文献

㈤ 数据挖掘原理与算法的简介

本书在介绍了数据挖掘原理的基础上，从实用的角度出发，详细地介绍了数据挖掘的经典算法。本书是国内第一本对数据挖掘技术基础算法进行详细描述的实用性教材。 第1章从不同的角度对数据挖掘进行了介绍，第2章介绍了数据仓库技术的概念并给出了数据立方体的理论基础。第3章讲述了数据挖掘的数据预处理所涉及到的概念及算法。第4章-第8章详细介绍了数据挖掘的经典领域的算法，其中第6章简单介绍了数据可视化的内容。第9章介绍了开放的数据挖掘平台。 本书的使用对象是在校高年级的本科生、研究生及各个领域的高级软件开发人员。

㈥ 数据挖掘参考文献有哪些

参考文献
[1] 李嶶，李宛州.基于数据仓库技术的进销存系统的设计与实现.2001(10)：93-94
[2]Jiawei Han.数据挖掘概念与技术.机械工业出版社2001，8
[3]W.H.Inmon.数据仓库.机械工业出版社2000，5
[4]林字等编着.数据仓库原理与实践.北京：人民邮电出版社，2003
[5]张春阳，周继恩，刘贵全，蔡庆生.基于数据仓库的决策支持系统的构建，计算机工程.2002(4)：249-252
[6]陈德军，盛翊智，陈绵云.基于数据仓库的OLAP在DSS中的应用研究.2003(1)：30-31
[7]朱明，数据挖掘.合肥：中国科技大学出版社2002，5
[8] 陈京民等.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京:电子工业出版社,2002.
[9] 毛国君等.数据挖掘原理与算法[M].北京:清华大学出版社,2005.
[10] 陈文伟等.数据挖掘技术[M].北京:北京工业大学出版社,2002.

㈦ 数据仓库与数据挖掘的原理是什么

数据仓库是一种数据组织结构，可以将不同数据源的数据有机组合，便于数据分析。
数据挖掘是对数据进行分析的方法，利用不同的数据挖掘算法，如关联，分类，聚类等等可以得到不同的分析结果。数据仓库的组织方式非常适合与数据挖掘。
我是初学者，希望回答对你有帮助。谢谢。

㈧ 数据挖掘原理与算法的介绍

《数据挖掘原理与算法》，是中国水利水电出版社2005年出版的图书，作者是邵峰晶。

㈨ 大数据挖掘的算法有哪些

大数据挖掘的算法：
1.朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。
2. Logistic回归，LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望将来有更多数据时能方便的更新改进模型，LR是值得使用的。
3.决策树，DT容易理解与解释。DT是非参数的，所以你不需要担心野点（或离群点）和数据是否线性可分的问题，DT的主要缺点是容易过拟合，这也正是随机森林等集成学习算法被提出来的原因。
4.支持向量机，很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。

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㈩ 数据挖掘算法有哪些

统计和可视化要想建立一个好的预言模型，你必须了解自己的数据。最基本的方法是计算各种统计变量（平均值、方差等）和察看数据的分布情况。你也可以用数据透视表察看多维数据。数据的种类可分为连续的，有一个用数字表示的值（比如销售量）或离散的，分成一个个的类别（如红、绿、蓝）。离散数据可以进一步分为可排序的，数据间可以比较大小（如，高、中、低）和标称的，不可排序（如邮政编码）。图形和可视化工具在数据准备阶段尤其重要，它能让你快速直观的分析数据，而不是给你枯燥乏味的文本和数字。它不仅让你看到整个森林，还允许你拉近每一棵树来察看细节。在图形模式下人们很容易找到数据中可能存在的模式、关系、异常等，直接看数字则很难。可视化工具的问题是模型可能有很多维或变量，但是我们只能在2维的屏幕或纸上展示它。比如，我们可能要看的是信用风险与年龄、性别、婚姻状况、参加工作时间的关系。因此，可视化工具必须用比较巧妙的方法在两维空间内展示n维空间的数据。虽然目前有了一些这样的工具，但它们都要用户“训练”过他们的眼睛后才能理解图中画的到底是什么东西。对于眼睛有色盲或空间感不强的人，在使用这些工具时可能会遇到困难。聚集（分群）聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。与分类不同（见后面的预测型数据挖掘），在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组，也不知道怎么分（依照哪几个变量）。因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好，这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。神经元网络和K-均值是比较常用的聚集算法。不要把聚集与分类混淆起来。在分类之前，你已经知道要把数据分成哪几类，每个类的性质是什么，聚集则恰恰相反。关联分析关联分析是寻找数据库中值的相关性。两种常用的技术是关联规则和序列模式。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。序列模式与此类似，他寻找的是事件之间时间上的相关性，如对股票涨跌的分析。关联规则可记为A==>B，A称为前提和左部（LHS），B称为后续或右部（RHS）。如关联规则“买锤子的人也会买钉子”，左部是“买锤子”，右部是“买钉子”。要计算包含某个特定项或几个项的事务在数据库中出现的概率只要在数据库中直接统计即可。某一特定关联（“锤子和钉子”）在数据库中出现的频率称为支持度。比如在总共1000个事务中有15个事务同时包含了“锤子和钉子”，则此关联的支持度为1.5%。非常低的支持度（比如1百万个事务中只有一个）可能意味着此关联不是很重要，或出现了错误数据（如，“男性和怀孕”）。要找到有意义的规则，我们还要考察规则中项及其组合出现的相对频率。当已有A时，B发生的概率是多少？也即概率论中的条件概率。回到我们的例子，也就是问“当一个人已经买了锤子，那他有多大的可能也会买钉子？”这个条件概率在数据挖掘中也称为可信度，计算方法是求百分比：（A与B同时出现的频率）/（A出现的频率）。让我们用一个例子更详细的解释这些概念： 总交易笔数（事务数）：1,000包含“锤子”：50包含“钉子”：80包含“钳子”：20包含“锤子”和“钉子”：15包含“钳子”和“钉子”：10包含“锤子”和“钳子”：10包含“锤子”、“钳子”和“钉子”：5 则可以计算出： “锤子和钉子”的支持度=1.5%（15/1,000）“锤子、钉子和钳子”的支持度=0.5%（5/1,000）“锤子==>钉子”的可信度=30%（15/50）“钉子==>锤子”的可信度=19%（15/80）“锤子和钉子==>钳子”的可信度=33%（5/15）“钳子==>锤子和钉子”的可信度=25%（5/20）