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  • 数据挖掘导论(完整版)[平装]
  • 共4个商家     47.70元~55.20
  • 作者:陈封能(Pang-NingTan)(作者),斯坦巴赫(MichaelSteinbach)(作者),库玛尔(VipinKumar)(作者),范明(译者),范宏
  • 出版社:人民邮电出版社;第2版(2011年1月1日)
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  • ISBN:9787115241009

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  • 简介
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  • 商品描述

    编辑推荐

    《数据挖掘导论(完整版)》是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材,由于独具特色,正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。《数据挖掘导论(完整版)》与许多其他同类图书不同,《数据挖掘导论(完整版)》将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景,只需要很少的统计学或数学背景知识。
    《数据挖掘导论(完整版)》中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题,并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题,尽可能直接聚焦于数据挖掘的主要概念。
    教辅内容极为丰富,包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源(如数据挖掘算法和数据集)、联机指南(使用实际的数据集和数据分析软件,《数据挖掘导论(完整版)》介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解)。

    作者简介

    作者:(美国)陈封能(Pang-Ning Tan) (美国)斯坦巴赫(Michael Steinbach) (美国)库玛尔(Vipin Kumar) 译者:范明 范宏建 等

    陈封能(Pang-Ning Tan)现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授,主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前,他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员(2002-2003)。
    斯坦巴赫(Michael Steinbach)明尼苏达大学计算机与工程系研究员,在读博士。
    库玛尔(Vipin Kumar)明尼苏达大学计算机科学与工程系主任,曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位,是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威,IEEE会士。
    范明,郑州大学信息工程学院教授,中国计算机学会数据库专业委员会委员、人工智能与模式识别专业委员会委员,长期从事计算机软件与理论教学和研究。先后发表论史40余篇。
    范宏建 澳大利亚墨尔本大学计算机科学博士。先后在WWW、PAKDD、RSFDGrC、IEEE GrC和Australian AI等国际学术会议和IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering发表论文10余篇。目前是澳大利亚AUSTRAC的高级分析师。

    目录

    第1章 绪论 1
    1.1 什么是数据挖掘 2
    1.2 数据挖掘要解决的问题 2
    1.3 数据挖掘的起源 3
    1.4 数据挖掘任务 4
    1.5 本书的内容与组织 7
    文献注释 7
    参考文献 8
    习题 10

    第2章 数据 13
    2.1 数据类型 14
    2.1.1 属性与度量 15
    2.1.2 数据集的类型 18
    2.2 数据质量 22
    2.2.1 测量和数据收集问题 22
    2.2.2 关于应用的问题 26
    2.3 数据预处理 27
    2.3.1 聚集 27
    2.3.2 抽样 28
    2.3.3 维归约 30
    .2.3.4 特征子集选择 31
    2.3.5 特征创建 33
    2.3.6 离散化和二元化 34
    2.3.7 变量变换 38
    2.4 相似性和相异性的度量 38
    2.4.1 基础 39
    2.4.2 简单属性之间的相似度和相异度 40
    2.4.3 数据对象之间的相异度 41
    2.4.4 数据对象之间的相似度 43
    2.4.5 邻近性度量的例子 43
    2.4.6 邻近度计算问题 48
    2.4.7 选取正确的邻近性度量 50
    文献注释 50
    参考文献 52
    习题 53

    第3章 探索数据 59
    3.1 鸢尾花数据集 59
    3.2 汇总统计 60
    3.2.1 频率和众数 60
    3.2.2 百分位数 61
    3.2.3 位置度量:均值和中位数 61
    3.2.4 散布度量:极差和方差 62
    3.2.5 多元汇总统计 63
    3.2.6 汇总数据的其他方法 64
    3.3 可视化 64
    3.3.1 可视化的动机 64
    3.3.2 一般概念 65
    3.3.3 技术 67
    3.3.4 可视化高维数据 75
    3.3.5 注意事项 79
    3.4 olap和多维数据分析 79
    3.4.1 用多维数组表示鸢尾花数据 80
    3.4.2 多维数据:一般情况 81
    3.4.3 分析多维数据 82
    3.4.4 关于多维数据分析的最后评述 84
    文献注释 84
    参考文献 85
    习题 86

    第4章 分类:基本概念、决策树与模型评估 89
    4.1 预备知识 89
    4.2 解决分类问题的一般方法 90
    4.3 决策树归纳 92
    4.3.1 决策树的工作原理 92
    4.3.2 如何建立决策树 93
    4.3.3 表示属性测试条件的方法 95
    4.3.4 选择最佳划分的度量 96
    4.3.5 决策树归纳算法 101
    4.3.6 例子:web 机器人检测 102
    4.3.7 决策树归纳的特点 103
    4.4 模型的过分拟合 106
    4.4.1 噪声导致的过分拟合 107
    4.4.2 缺乏代表性样本导致的过分拟合 109
    4.4.3 过分拟合与多重比较过程 109
    4.4.4 泛化误差估计 110
    4.4.5 处理决策树归纳中的过分拟合 113
    4.5 评估分类器的性能 114
    4.5.1 保持方法 114
    4.5.2 随机二次抽样 115
    4.5.3 交叉验证 115
    4.5.4 自助法 115
    4.6 比较分类器的方法 116
    4.6.1 估计准确度的置信区间 116
    4.6.2 比较两个模型的性能 117
    4.6.3 比较两种分类法的性能 118
    文献注释 118
    参考文献 120
    习题 122

    第5章 分类:其他技术 127
    5.1 基于规则的分类器 127
    5.1.1 基于规则的分类器的工作原理 128
    5.1.2 规则的排序方案 129
    5.1.3 如何建立基于规则的分类器 130
    5.1.4 规则提取的直接方法 130
    5.1.5 规则提取的间接方法 135
    5.1.6 基于规则的分类器的特征 136
    5.2 最近邻分类器 137
    5.2.1 算法 138
    5.2.2 最近邻分类器的特征 138
    5.3 贝叶斯分类器 139
    5.3.1 贝叶斯定理 139
    5.3.2 贝叶斯定理在分类中的应用 140
    5.3.3 朴素贝叶斯分类器 141
    5.3.4 贝叶斯误差率 145
    5.3.5 贝叶斯信念网络 147
    5.4 人工神经网络 150
    5.4.1 感知器 151
    5.4.2 多层人工神经网络 153
    5.4.3 人工神经网络的特点 155
    5.5 支持向量机 156
    5.5.1 最大边缘超平面 156
    5.5.2 线性支持向量机:可分情况 157
    5.5.3 线性支持向量机:不可分情况 162
    5.5.4 非线性支持向量机 164
    5.5.5 支持向量机的特征 168
    5.6 组合方法 168
    5.6.1 组合方法的基本原理 168
    5.6.2 构建组合分类器的方法 169
    5.6.3 偏倚-方差分解 171
    5.6.4 装袋 173
    5.6.5 提升 175
    5.6.6 随机森林 178
    5.6.7 组合方法的实验比较 179
    5.7 不平衡类问题 180
    5.7.1 可选度量 180
    5.7.2 接受者操作特征曲线 182
    5.7.3 代价敏感学习 184
    5.7.4 基于抽样的方法 186
    5.8 多类问题 187
    文献注释 189
    参考文献 190
    习题 193

    第6章 关联分析:基本概念和算法 201
    6.1 问题定义 202
    6.2 频繁项集的产生 204
    6.2.1 先验原理 205
    6.2.2 apriori算法的频繁项集产生 206
    6.2.3 候选的产生与剪枝 208
    6.2.4 支持度计数 210
    6.2.5 计算复杂度 213
    6.3 规则产生 215
    6.3.1 基于置信度的剪枝 215
    6.3.2 apriori算法中规则的产生 215
    6.3.3 例:美国国会投票记录 217
    6.4 频繁项集的紧凑表示 217
    6.4.1 极大频繁项集 217
    6.4.2 闭频繁项集 219
    6.5 产生频繁项集的其他方法 221
    6.6 fp增长算法 223
    6.6.1 fp树表示法 224
    6.6.2 fp增长算法的频繁项集产生 225
    6.7 关联模式的评估 228
    6.7.1 兴趣度的客观度量 228
    6.7.2 多个二元变量的度量 235
    6.7.3 辛普森悖论 236
    6.8 倾斜支持度分布的影响 237
    文献注释 240
    参考文献 244
    习题 250

    第7章 关联分析:高级概念 259
    7.1 处理分类属性 259
    7.2 处理连续属性 261
    7.2.1 基于离散化的方法 261
    7.2.2 基于统计学的方法 263
    7.2.3 非离散化方法 265
    7.3 处理概念分层 266
    7.4 序列模式 267
    7.4.1 问题描述 267
    7.4.2 序列模式发现 269
    7.4.3 时限约束 271
    7.4.4 可选计数方案 274
    7.5 子图模式 275
    7.5.1 图与子图 276
    7.5.2 频繁子图挖掘 277
    7.5.3 类apriori方法 278
    7.5.4 候选产生 279
    7.5.5 候选剪枝 282
    7.5.6 支持度计数 285
    7.6 非频繁模式 285
    7.6.1 负模式 285
    7.6.2 负相关模式 286
    7.6.3 非频繁模式、负模式和负相关模式比较 287
    7.6.4 挖掘有趣的非频繁模式的技术 288
    7.6.5 基于挖掘负模式的技术 288
    7.6.6 基于支持度期望的技术 290
    文献注释 292
    参考文献 293
    习题 295

    第8章 聚类分析:基本概念和算法 305
    8.1 概述 306
    8.1.1 什么是聚类分析 306
    8.1.2 不同的聚类类型 307
    8.1.3 不同的簇类型 308
    8.2 k均值 310
    8.2.1 基本k均值算法 310
    8.2.2 k均值:附加的问题 315
    8.2.3 二分k均值 316
    8.2.4 k均值和不同的簇类型 317
    8.2.5 优点与缺点 318
    8.2.6 k均值作为优化问题 319
    8.3 凝聚层次聚类 320
    8.3.1 基本凝聚层次聚类算法 321
    8.3.2 特殊技术 322
    8.3.3 簇邻近度的lance-williams公式 325
    8.3.4 层次聚类的主要问题 326
    8.3.5 优点与缺点 327
    8.4 dbscan 327
    8.4.1 传统的密度:基于中心的方法 327
    8.4.2 dbscan算法 328
    8.4.3 优点与缺点 329
    8.5 簇评估 330
    8.5.1 概述 332
    8.5.2 非监督簇评估:使用凝聚度和分离度 332
    8.5.3 非监督簇评估:使用邻近度矩阵 336
    8.5.4 层次聚类的非监督评估 338
    8.5.5 确定正确的簇个数 339
    8.5.6 聚类趋势 339
    8.5.7 簇有效性的监督度量 340
    8.5.8 评估簇有效性度量的显著性 343
    文献注释 344
    参考文献 345
    习题 347

    第9章 聚类分析:其他问题与算法 355
    9.1 数据、簇和聚类算法的特性 355
    9.1.1 例子:比较k均值和dbscan 355
    9.1.2 数据特性 356
    9.1.3 簇特性 357
    9.1.4 聚类算法的一般特性 358
    9.2 基于原型的聚类 359
    9.2.1 模糊聚类 359
    9.2.2 使用混合模型的聚类 362
    9.2.3 自组织映射 369
    9.3 基于密度的聚类 372
    9.3.1 基于网格的聚类 372
    9.3.2 子空间聚类 374
    9.3.3 denclue:基于密度聚类的一种基于核的方案 377
    9.4 基于图的聚类 379
    9.4.1 稀疏化 379
    9.4.2 最小生成树聚类 380
    9.4.3 opossum:使用metis的稀疏相似度最优划分 381
    9.4.4 chameleon:使用动态建模的层次聚类 381
    9.4.5 共享最近邻相似度 385
    9.4.6 jarvis-patrick聚类算法 387
    9.4.7 snn密度 388
    9.4.8 基于snn密度的聚类 389
    9.5 可伸缩的聚类算法 390
    9.5.1 可伸缩:一般问题和方法 391
    9.5.2 birch 392
    9.5.3 cure 393
    9.6 使用哪种聚类算法 395
    文献注释 397
    参考文献 398
    习题 400

    第10章 异常检测 403
    10.1 预备知识 404
    10.1.1 异常的成因 404
    10.1.2 异常检测方法 404
    10.1.3 类标号的使用 405
    10.1.4 问题 405
    10.2 统计方法 406
    10.2.1 检测一元正态分布中的离群点 407
    10.2.2 多元正态分布的离群点 408
    10.2.3 异常检测的混合模型方法 410
    10.2.4 优点与缺点 411
    10.3 基于邻近度的离群点检测 411
    10.4 基于密度的离群点检测 412
    10.4.1 使用相对密度的离群点检测 413
    10.4.2 优点与缺点 414
    10.5 基于聚类的技术 414
    10.5.1 评估对象属于簇的程度 415
    10.5.2 离群点对初始聚类的影响 416
    10.5.3 使用簇的个数 416
    10.5.4 优点与缺点 416
    文献注释 417
    参考文献 418
    习题 420
    附录a 线性代数 423
    附录b 维归约 433
    附录c 概率统计 445
    附录d 回归 451
    附录e 优化 457

    序言

    自从我和孟小峰等人翻译J. Han和M. Kamber的《数据挖掘:概念与技术》以来,我们高兴地看到数据挖掘的研究正在我国蓬勃开展。许多学者和研究人员都对这个新兴的学科领域表现出了极大的兴趣,他们之中不仅有来自数据库领域的专家,而且不乏统计学、人工智能和模式识别、机器学习等领域的研究者。国内的学者和研究者在数据挖掘方面的研究已经取得了一些令人鼓舞的成果,并且正在逐渐与国际学术界同步。
    数据挖掘的产生和发展一直是分析和理解数据的实际需求推动的。数据挖掘研究的进展也正是在于一直重视与其他领域研究者的合作。数据挖掘从工业、农业、医疗卫生和商业的需求中获得动力,从统计学、机器学习等领域的长期研究与发展中汲取营养。我们相信,只要有理解数据的需求,就有推动数据挖掘研究与应用发展的动力;只要依靠多学科的团队,就能应对新的数据分析任务带来的挑战。
    P. Tan、M. Steinbach和V. Kumar编写的这本《数据挖掘导论》是继《数据挖掘:概念与技术》一书之后的另一本重要的数据挖掘著作。三位作者都从事数据挖掘研究多年,其中Vipin Kumar教授是数据挖掘和高性能计算领域的国际知名学者。本书原版在正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。J. Han教授也高度评价该书:“这是一本全新数据挖掘的教材,值得大力推荐。它将成为我们的主要参考书。”
    本书不需要读者具备数据库背景,只需要少量统计学或数学背景知识,而且取材涉及的学科和应用领域较多,实用性强,因此适合的读者面较广。本书强调如何用数据挖掘知识解决各种实际问题,强调所挖掘的知识模式的评估。例如,就像我们能够从天空中的白云想象出各种动物和物体一样,每个聚类算法能够从几乎所有的数据集中发现聚类。如果数据集合中根本不存在自然的簇,所产生的聚类很难说具有实际意义。
    全书共分10章。范明负责第1~8章的翻译,范宏建负责第9章和第10章的翻译。蒋宏杰、贾玉祥、许红涛和温箐笛也参加本书的最初翻译工作。全书的译文由范明负责统一定稿。在翻译的过程中,对发现的错误进行了更正,并得到原书作者的确认。
    感谢P. Tan、M. Steinbach和V. Kumar为中文版撰写序言。感谢人民邮电出版社图灵公司的编辑们,他们在第一时间内引进本书,并组织翻译,使得中文版能够如此之快地与读者见面。

    文摘

    插图:



    空间数据的重要例子是科学和工程数据集,其数据取自二维或三维网格上规则或不规则分布的点上的测量或模型输出。例如,地球科学数据集记录在各种分辨率(如每度)下经纬度球面网格点(网格单元)上测量的温度和气压(见图2-4d)。另一个例子,在瓦斯气流模拟中,可以针对模拟中的每个网格点记录流速和方向。
    5.处理非记录数据大部分数据挖掘算法都是为记录数据或其变体(如事务数据和数据矩阵)设计的。通过从数据对象中提取特征,并使用这些特征创建对应于每个对象的记录,针对记录数据的技术也可以用于非记录数据。考虑前面介绍的化学结构数据。给定一个常见的子结构集合,每个化合物都可以用一个具有二元属性的记录表示,这些二元属性指出化合物是否包含特定的子结构。这样的表示实际上是事务数据集,其中事务是化合物,而项是子结构。在某些情况下,容易用记录形式表示数据,但是这类表示并不能捕获数据中的所有信息。考虑这样的时间空间数据,它由空间网格每一点上的时间序列组成。通常,这种数据存放在数据矩阵中,其中每行代表一个位置,而每列代表一个特定的时间点。然而,这种表示并不能明确地表示属性之间存在的时间联系以及对象之间存在的空间联系。但并不是说这种表示不合适,而是说分析时必须考虑这些联系。例如,在使用数据挖掘技术时,假定属性之间在统计上是相互独立的并不是一个好主意。