数据挖掘定义 数据挖掘必要性 数据挖掘应用领域 数据挖掘任务介绍 机器学习概述 数据挖掘与机器学习关系 数据挖掘实战案例 数据挖掘领域重要会议

本幻灯片展示了数据挖掘导论第二版的第 1 章内容。

一系列关于数据挖掘的介绍: CH1--数据挖掘（导论）.ppt CH2--数据挖掘和商业智能的相关术语.ppt CH3--BI简介.ppt CH4--BI的不同实现方式和数据仓库.ppt CH5--数据挖掘（过程）.ppt CH6--挖掘关联规则.ppt CH7--分类和预测.ppt CH8--聚类.ppt

数据挖掘导论（第二版），中文第4章：K最近邻分类器（K-Nearest Neighbor，KNN）是数据挖掘和机器学习领域广泛应用的一种基本分类算法。其核心思想是：如果一个对象与另一个对象非常相似，它们可能属于同一类别。KNN分类器需要三个基本要素：存储的数据集、距离度量标准和最近邻数k。在分类过程中，KNN首先计算未知对象与最近邻的距离，确定k个最近邻，然后利用它们的类别标识确定未知对象的类别。最近邻的定义是：K-最近邻是指与目标对象距离最近的k个数据点。计算距离的方法包括欧几里得、曼哈顿和闵可夫斯基等。K的选择对KNN至关重要，过小的k易受噪声影响，过大的k可能包含远离目标点的数据。通常需要交叉验证确定合适的k值。数据标准化解决属性尺度不同的问题。高维数据中欧几里得距离可能产生意想不到的结果，可以考虑曼哈顿或闵可夫斯基距离。KNN是一种局部分类器，能产生任意形状的判定边界，但也有缺陷如处理缺失值和不相关属性。提高效率可用k-d树和LSH等技术，同时压缩和降维可改善性能。KNN是常用的分类算法，需根据实际情况选择和改进。

数据挖掘导论课件共9章，内容包含聚类、分类、频繁模式挖掘等主题，并提供大量易懂示例。该课件由 Tan、Steinbach 和 Kumar 编写。此文档仅包含第一章，其余章节请参阅附件。

第一章：什么是大数据 大数据时代的来临：t- 信息化浪潮t- 技术支撑t- 数据变革 大数据的概念：t- 定义t- 特征t- 与传统数据的对比 大数据的关键技术 大数据的应用与挑战：t- 影响t- 应用案例t- 挑战

本书详述数据库的概念、应用，涵盖SQL语句和表操作。

本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

数据结构是计算机和信息技术相关专业的核心基础课程，理论与实践并重。研究非数值计算问题中的操作对象及其关系，包括数据的逻辑结构、存储结构和运算等。数据结构分为线性结构和非线性结构，应用广泛，如学生学籍管理系统、组织机构示意图、城市交通线路图等。