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数据挖掘的原理及算法

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简介：
《数据挖掘的原理及算法》一书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念、核心技术和常用算法，旨在帮助读者掌握数据挖掘的技术要点和应用方法。 这段文字介绍了数据挖掘的原理和算法，包括有监督学习与无监督学习，并且涵盖了机器学习及深度学习的相关内容。

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  • 数据挖掘的原理及算法
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    《数据挖掘的原理及算法》一书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念、核心技术和常用算法，旨在帮助读者掌握数据挖掘的技术要点和应用方法。 这段文字介绍了数据挖掘的原理和算法，包括有监督学习与无监督学习，并且涵盖了机器学习及深度学习的相关内容。
  • 数据挖掘的原理与算法(PDF)
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    本书《数据挖掘的原理与算法》深入浅出地介绍了数据挖掘的核心概念、技术以及常用算法，旨在帮助读者理解并掌握数据挖掘的基本理论和实践技巧。 本书系统化地阐述了数据挖掘与知识发现技术的发展历程、应用范围及相关概念、原理及算法。书中深入剖析并描述了关联规则、分类、聚类、序列分析、空间数据分析以及Web挖掘等主要分支的技术理论和算法。 作者们在攻读博士学位期间完成了许多相关工作，并对这些研究成果进行了总结，力求通过理论分析来阐述各个技术的概念和技术归纳。同时，为了保证内容的系统性，所有模型与算法均在一个统一框架下进行描述。此外，为了避免抽象概念给读者带来理解上的困难，书中所有的典型算法都附有具体的执行实例。 本书共包含八章内容： - 第一章为绪论部分，介绍了数据挖掘产生的商业和技术背景，并从不同角度探讨了其概念和应用价值。 - 第二章分析了知识发现的过程以及相应的体系结构设计。 - 第三至第七章分别详细阐述了关联规则、分类、聚类、序列与时间序列分析及Web挖掘的相关技术及其算法。 - 最后一章节则专注于空间数据的挖掘技术和算法。 每一章节结束后，作者均设置了一节专门用于总结该部分的内容以及引用文献的情况。这不仅有助于读者整理相关内容，同时也起到对相关文献进行注释性索引的作用。
  • 数据挖掘原理及算法实验报告
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    本实验报告系统地探讨了数据挖掘的核心原理与常见算法，并通过具体案例和实验分析展示了如何应用这些理论知识解决实际问题。 实验一：Apriori算法实现与应用 实验二：关联规则求取 实验三：分类算法-KNN邻近算法的实现与应用 实验四：分类算法-朴素贝叶斯的实现与应用 实验五：聚类算法-Kmeans的实现与应用 实验六：聚类算法-Agnes的实现与应用 实验七：聚类算法-DIANA的实现与应用 实验八：聚类算法-DBSCAN的实现与应用
  • 数据挖掘原理与算法（一）.ppt
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    本幻灯片介绍了数据挖掘的基本概念、原理及常用算法，旨在为初学者提供一个全面而系统的入门指南。 数据挖掘是从大量数据中自动发现有价值模式、关系及趋势的技术手段，旨在解决“数据丰富而信息贫乏”的问题。在商业需求的推动下，商家意识到有效利用海量数据具有巨大商机。 在这个过程中，数据、信息与知识是不同形式的数据表现。基于数据库技术的发展、计算机性能提升和新的体系结构出现以及统计学和人工智能方法的应用，数据挖掘应运而生并得以发展。 自20世纪60年代以来，随着简单文件处理系统向数据库系统的转变，并经历了层次型、网络型及关系型数据库的普及和发展，在80至90年代间，RDBS及相关工具被广泛采用。在此期间，新的技术不断涌现，形成了庞大的数据库生态系统。 统计学在数据挖掘中扮演着重要角色；强大的数理统计方法和工具是信息咨询业的基础，并推动了数据分析的应用与发展。人工智能领域的研究对数据挖掘也有显著影响：尽管存在争议，但其高度实用性和基于数据的知识发现特征为该领域注入活力。 机器学习的理论与算法得到了充分的发展，使数据挖掘成为新的研究分支，在继承相关成果的基础上继续前进。当前的数据挖掘技术应用分析涵盖了商业需求、技术背景以及未来发展趋势等方面的内容。展望未来，从概念到分类问题，再到知识表示模式和方法的应用等都是重要的发展方向。尽管经过了十几年的研究与实践积累，大多数学者仍然认为数据挖掘正处于广泛研究探索阶段，并将持续吸收各学科最新成果以形成其独特的研究分支。
  • 数据挖掘算法合集_Apriori_c4.5_python_数据挖掘_算法
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    本资料合集涵盖了Apriori和C4.5两种经典的数据挖掘算法，并提供了Python实现代码，适合学习与实践。 apriori、ID3、C4.5、FP树等算法的Python实现。
  • 数据挖掘的原理与算法（第三版）
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    《数据挖掘的原理与算法（第三版）》全面系统地介绍了数据挖掘的核心理论和实用技术，深入探讨了各类经典及新兴的数据挖掘算法。本书不仅适合计算机科学专业的学生学习，也是数据科学家和技术人员不可或缺的参考书。 《数据挖掘原理与算法（第3版）》这本书详细介绍了数据挖掘的基本概念、核心技术和常用算法，并通过实际案例展示了如何应用这些技术来解决现实世界中的问题。书中不仅涵盖了传统的分类、聚类等经典方法，还探讨了近年来新兴的数据处理和分析技术，如深度学习在数据挖掘领域的应用。此外，该书也对当前数据科学领域内的热点话题进行了深入剖析，为读者提供了全面而系统的知识框架。 本书适合于计算机及相关专业的学生作为教材使用，同时也非常适合作为企业技术人员的参考书籍或自学资料。通过阅读此书，读者可以掌握数据挖掘的基本理论和实践技能，并能将其应用到具体的数据分析项目中去。
  • 书籍推荐：数据挖掘原理与算法.pdf
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    本书《数据挖掘原理与算法》全面解析了数据挖掘的核心概念、技术及应用案例，深入浅出地介绍了各种经典和现代的数据挖掘算法。适合于希望深入了解数据科学领域的学生和技术人员阅读。 《数据挖掘原理与算法》是一本详细介绍数据挖掘基本概念、技术及其应用的书籍。本书涵盖了从基础理论到高级算法的全面内容，适合对数据科学感兴趣的读者深入学习。书中不仅讲解了常见的数据预处理方法，还详细介绍了分类和回归分析、聚类以及关联规则等核心主题，并探讨了一些最新的研究趋势和技术挑战。通过丰富的实例和案例研究，帮助读者更好地理解和掌握数据挖掘的核心技术及其在实际问题中的应用。
  • 《数据挖掘原理与算法》电子版课件
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    《数据挖掘原理与算法》电子版课件是一份全面介绍数据挖掘核心概念、技术及应用的教学资料，适合科研人员和学生学习使用。 《数据挖掘原理与算法》由毛国君、段立娟、王石和石云编写，出版于清华大学出版社2004年。本书是一本全面介绍数据挖掘及知识发现技术的专业书籍，适合计算机专业研究生或高年级本科生作为教材使用。全书共分为8章，各章节独立成篇，方便读者根据个人需求选择性学习。此课件用于讲解整本书的内容，在教学过程中教师可以根据学生的水平、课程大纲或者学时安排进行适当调整以达到最佳的教学效果。
  • 2022年数据挖掘原理与算法实验报告
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    本报告涵盖了2022年度数据挖掘课程中的核心原理和算法实践内容，包括分类、聚类及关联规则分析等关键技术，并通过具体案例展示了这些技术的实际应用。 湖南科技大学20级数据挖掘原理与算法实验报告包括以下内容： - 算法一：Apriori算法 - 算法二：FP-tree算法 - 算法三：K-Nearest Neighbors算法 - 算法四：ID3算法 - 算法五：C4.5算法 - 算法六：朴素贝叶斯算法 - 算法七：K-means算法 - 算法八：DBSCAN算法