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本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。 全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。 本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。 第1章绪论 1 1.1数据挖掘的概念 1 1.2数据挖掘的历史及发展 1 1.3数据挖掘的研究内容及功能 5 1.3.1数据挖掘的研究内容 5 1.3.2数据挖掘的功能 6 1.4数据挖掘的常用技术及工具 9 1.4.1数据挖掘的常用技术 9 1.4.2数据挖掘的工具 12 1.5数据挖掘的应用热点 12 1.6小结 14 思考题 15 第2章数据预处理 16 2.1数据预处理的目的 16 2.2数据清理 18 2.2.1填充缺失值 18 2.2.2光滑噪声数据 18 2.2.3数据清理过程 19 2.3数据集成和数据变换 20 2.3.1数据集成 20 2.3.2数据变换 21 2.4数据归约 23 2.4.1数据立方体聚集 23 2.4.2维归约 23 2.4.3数据压缩 24 2.4.4数值归约 25 2.4.5数据离散化与概念分层 28 2.5特征选择与提取 302.5.1特征选择 30 2.5.2特征提取 31 2.6小结 33 思考题 33 第3章关联规则挖掘 35 3.1基本概念 35 3.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理 36 3.3Apriori算法实例分析 38 3.4Apriori算法源程序分析 41 3.5Apriori算法的特点及应用 50 3.5.1Apriori算法特点 50 3.5.2Apriori 算法应用 51 3.6小结 52 思考题 52 第4章决策树分类算法 54 4.1基本概念 54 4.1.1决策树分类算法概述 54 4.1.2决策树基本算法概述 54 4.2决策树分类算法——ID3算法原理 56 4.2.1ID3算法原理 56 4.2.2熵和信息增益 57 4.2.3ID3算法 59 4.3ID3算法实例分析 60 4.4ID3算法源程序分析 64 4.5ID3算法的特点及应用 72 4.5.1ID3算法特点 72 4.5.2ID3算法应用 72 4.6决策树分类算法——C4.5算法原理 73 4.6.1C4.5算法 73 4.6.2C4.5算法的伪代码 75 4.7C4.5算法实例分析 76 4.8C4.5算法源程序分析 77 4.9C4.5算法的特点及应用 101 4.9.1C4.5算法特点 101 4.9.2C4.5算法应用 101 4.10小结 102 思考题 102 第5章贝叶斯分类算法 103 5.1基本概念 103 5.1.1主观概率 103 5.1.2贝叶斯定理 104 5.2贝叶斯分类算法原理 105 5.2.1朴素贝叶斯分类模型 105 5.2.2贝叶斯信念网络 107 5.3贝叶斯算法实例分析 110 5.3.1朴素贝叶斯分类器 110 5.3.2BBN 112 5.4贝叶斯算法源程序分析 114 5.5贝叶斯算法特点及应用 119 5.5.1朴素贝叶斯分类算法 119 5.5.2贝叶斯信念网 120 思考题 121 第6章人工神经网络算法 122 6.1基本概念 122 6.1.1生物神经元模型 122 6.1.2人工神经元模型 123 6.1.3主要的神经网络模型 124 6.2BP算法原理 126 6.2.1Delta学习规则的基本原理 126 6.2.2BP网络的结构 126 6.2.3BP网络的算法描述 127 6.2.4标准BP网络的工作过程 129 6.3BP算法实例分析 130 6.4BP算法源程序分析 134 6.5BP算法的特点及应用 143 6.5.1BP算法特点 143 6.5.2BP算法应用 144 6.6小结 145 思考题 145 第7章支持向量机 146

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本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需要的朋友可看看 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析（EDA） .11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN（k 最邻近分类算法） 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(Esemble Learning)43 第十一章 模型评估46 第四部分 非监督学习---聚类与关联分析50 第十二章 Kmeans 聚类分析 .50 第十三章 关联分析 Apriori.52 第十四章 数据预处理之数据降维54 第五部分 Python 数据预处理 .57 第十五章 Python 数据分析基础 .57 第十六章 Python 进行数据清洗 .77 第六部分 数据结构与算法82 第七部分 SQL 知识.86 第八部分 数据挖掘案例分析87 案例一 A Journey through Titanic 597c770e .87 案例二 Analysis for airplane-crashes-since-190894 案例三 贷款预测问题98 案例四 KNN 算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107

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