数据挖掘算法与应用pdf

⑴ 数据挖掘有哪些典型的应用和算法

1. C4.5

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2) 在树构造过程中进行剪枝；
3) 能够完成对连续属性的离散化处理；
4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

2. The k-means algorithm 即K-Means算法

k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。

3. Support vector machines

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假 定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。

4. The Apriori algorithm

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。

5. 最大期望(EM)算法

在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然 估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。

6. PageRank

PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。

PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票， 被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自 学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。

7. AdaBoost

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权 值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。

8. kNN: k-nearest neighbor classification

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

9. Naive Bayes

在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以 及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

10. CART: 分类与回归树

CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。

⑵ 数据挖掘原理与实践 pdf急

书名=数据挖掘原理与实践
作者=蒋盛益，李霞，郑琪编着
页码=271

ISBN=978-7-121-14050-1
出版社=北京：电子工业出版社 , 2011.08

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《数据挖掘与数据化运营实战》（卢辉）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：数据挖掘与数据化运营实战

作者：卢辉

豆瓣评分：7.2

出版社：机械工业出版社

出版年份：2013-6

页数：276

内容简介：

《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的着作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的着作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的着作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。

《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》共19章，分为三个部分：基础篇（第1～4章）系统介绍了数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的核心，以及实践中常见分析项目类型；实战篇（第6～13章）主要介绍实践中常见的分析挖掘技术的实用技巧，并对大量的实践案例进行了全程分享展示；思想意识篇（第5章，第14～19章）主要是有关数据分析师的责任、意识、思维的培养和提升的总结和探索，以及一些有效的项目质控制度和经典的方法论介绍。

海报：

作者简介：

卢辉，阿里巴巴商业智能部数据分析专家，从事数据库营销和数据化运营分析多年，曾在不同行业以商务拓展(BD)经理、项目经理、市场营销部经理、高级咨询顾问、数据分析专家的身份亲历大量的数据库营销和互联网行业数据化运营应用项目。目前在阿里巴巴主要从事数据化运营的数据挖掘规划、项目管理、实施，拥有比较丰富的互联网行业数据化运营项目经验。关注数据化运营的规划和数据挖掘项目的管理。

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链接:

书名：数据挖掘

作者：（美）Jiawei Han

译者：范明

豆瓣评分：7.9

出版社：机械工业出版社

出版年份：2012-8

页数：468

内容简介：

数据挖掘领域最具里程碑意义的经典着作

完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新

引入了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。

讨论了一些高级主题，例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。

全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。

作者简介：

Jiawei Han（韩家炜）伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系Abel Bliss教授。由于在数据挖掘和数据库系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，包括2004年ACM SIGKDD颁发的最佳创新奖，2005年IEEE Computer Society颁发的技术成就奖，2009年IEEE颁发的W. Wallace McDowell奖。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位，她是NSERC Scholar，先后在加拿大麦吉尔大学、西蒙-弗雷泽大学及瑞士从事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷泽大学计算机科学学院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指导下获得西蒙-弗雷泽大学博士学位。

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《Python数据挖掘入门与实践》（[澳] Robert Layton）电子书网盘下载免费在线阅读

链接：

书名：Python数据挖掘入门与实践

作者：[澳] Robert Layton

译者：杜春晓

豆瓣评分：7.9

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2016-7

页数：252

内容简介：

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

作者简介：

Robert Layton

计算机科学博士，网络犯罪问题和文本分析方面的专家。多年来一直热衷于Python编程，参与过scikit-learn库等很多开源库的开发，曾担任2014年度“谷歌编程之夏”项目导师。他曾与全球几大数据挖掘公司密切合作，挖掘真实数据并研发相关应用。他的公司dataPipeline为多个行业提供数据挖掘和数据分析解决方案。

译者简介：

杜春晓

英语语言文学学士，软件工程硕士。其他译着有《电子达人——我的第一本Raspberry Pi入门手册》《Python数据分析》。新浪微博：@宜_生。

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书名：数据挖掘

作者：（美）Jiawei Han

译者：范明

豆瓣评分：7.9

出版社：机械工业出版社

出版年份：2012-8

页数：468

内容简介：数据挖掘领域最具里程碑意义的经典着作

完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新

这是一本数据挖掘和知识发现的优秀教材，结构合理、条理清晰。本书既保留了相当篇幅讲述数据挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章节介绍数据挖掘领域最新的技术和发展，因此既适合初学者学习又适合专业人员和实践者参考。本书视角广阔、资料翔实、内容全面，能够为有意深入研究相关技术的读者提供足够的参考和支持。总之， 强烈推荐从高年级本科生到专业人员和实践者都来阅读这本书！

—— 美国CHOICE杂志

这是一本非常优秀的数据挖掘教材，最新的第3版反映了数据挖掘领域的最新发展和变化。书中增加了2006年第2版以来最新的引用资料，新增小节讨论可视化、模式挖掘以及最新的聚类方法。本书配有丰富及完善的教辅支持，包括配套网站、大量的习题集以及习题答案等。尽管这是一本数据挖掘的教材，但对于读者没有太高的要求，只需要读者具有少量编程经验并了解基本的数据库设计和统计分析知识。还有两点值得注意：第一，本书的参考书目是关于了解数据挖掘研究的非常好的参考列表；第二，书中的索引非常全面和有效，能够帮助读者很容易地定位相关知识点。其他学科的研究人员和分析人员，例如，流行病学家、金融分析师、心理测量研究人员，也会发现本书非常有用。

—— Computing Reviews

当代商业和科学领域大量激增的数据量要求我们采用更加复杂和精细的工具来进行数据分析、处理和挖掘。尽管近年来数据挖掘技术取得的长足进展使得我们广泛收集数据越来越容易，但技术的发展依然难以匹配爆炸性的数据增长以及随之而来的大量数据处理需求，因此我们比以往更加迫切地需要新技术和自动化工具来帮助我们将这些数据转换为有用的信息和知识。

本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专着，是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。每章都针对关键专题有单独的指导，提供最佳算法，并对怎样将技术运用到实际工作中给出了经过实践检验的实用型规则。如果你希望自己能熟练掌握和运用当今最有力的数据挖掘技术，那本书正是你需要阅读和学习的宝贵资源。本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的一本书。

【本书特色】

引入了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。

讨论了一些高级主题，例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。

全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。

作者简介：Jiawei Han（韩家炜）伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系Abel Bliss教授。由于在数据挖掘和数据库系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，包括2004年ACM SIGKDD颁发的最佳创新奖，2005年IEEE Computer Society颁发的技术成就奖，2009年IEEE颁发的W. Wallace McDowell奖。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位，她是NSERC Scholar，先后在加拿大麦吉尔大学、西蒙-弗雷泽大学及瑞士从事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷泽大学计算机科学学院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指导下获得西蒙-弗雷泽大学博士学位。

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书名：Python数据挖掘入门与实践

作者：[澳] Robert Layton

译者：杜春晓

豆瓣评分：7.9

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2016-7

页数：252

内容简介：

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

作者简介：

计算机科学博士，网络犯罪问题和文本分析方面的专家。多年来一直热衷于Python编程，参与过scikit-learn库等很多开源库的开发，曾担任2014年度“谷歌编程之夏”项目导师。他曾与全球几大数据挖掘公司密切合作，挖掘真实数据并研发相关应用。他的公司dataPipeline为多个行业提供数据挖掘和数据分析解决方案。

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