数据挖掘：概念与技术（第三版）

《数据挖掘：概念与技术》第三版，深入探讨数据库技术发展和数据挖掘应用。涵盖数据仓库、联机分析处理（OLAP）、数据预处理（数据清理、集成、转换、归纳）、数据挖掘技术（分类、预测、关联、聚类）。本书以实例讲解，提供代表性算法和具体应用法则。 全书共十章及两个附录，助您全面了解数据挖掘结构、概念、技术、基本原理及发展方向。

本书由伊利诺伊大学厄巴纳－尚佩恩分校计算机科学教授 Jiawei Han 著。作者在数据挖掘和数据库系统领域的杰出研究获得广泛认可，包括 2004 年 ACM SIGKDD 创新奖。他担任 ACM《Transactions on Knowledge Discovery from Data》主编，以及 IEEE《Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining and Knowledge Discovery》编委会成员。

数据挖掘：概念与技术（第三版） 本书深入探讨数据挖掘的核心概念和算法，涵盖数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等关键主题。第三版新增内容包括大数据分析、社交网络挖掘、深度学习等前沿技术。

这本书涉及数据挖掘领域的相关内容，适合对此有研究兴趣的读者阅读和交流。

2011年出版的数据挖掘领域知名入门教材《数据挖掘：概念与技术》第3版英文电子版，相较第2版新增了06年后的新内容，内容结构清晰。

《数据挖掘概念与技术第三版中文版PDF》是一本面向初学者的大数据书籍。

Weka 数据挖掘（第三版） 这本基于 Weka 官方最新第三版的书籍，以文字版 PDF 形式呈现，并配有索引，是数据挖掘领域的优质学习资源。 第一部分 数据挖掘概述 第一章 数据挖掘概述 数据挖掘与机器学习 描述结构模式 机器学习 数据挖掘 简单示例：天气问题等 天气问题 隐形眼镜：理想化问题 鸢尾花：经典数值数据集 CPU 性能：引入数值预测 劳资谈判：更现实的例子 大豆分类：经典机器学习成功案例 实际应用 Web 挖掘 涉及判断的决策 图像筛选 负荷预测 诊断 市场营销和销售 其他应用 机器学习与统计学 泛化作为搜索 数据挖掘与伦理 重新识别 使用个人信息 更广泛的问题 扩展阅读

这份PPT包含了数据挖掘课程的绪论、数据预处理、分类、聚类、关联性规则等内容，全面而详细，是教学和学习的理想选择。

解锁数据奥秘：韩家炜教授带您领略数据挖掘的魅力 韩家炜教授的著作《数据挖掘：概念与技术》（第三版）深入浅出地阐释了数据挖掘的核心概念和技术方法。本书涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等关键主题，并结合实际案例，帮助读者理解和应用数据挖掘技术解决现实问题。 主要内容： 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等方法，为数据挖掘任务打下坚实基础。 分类与预测：决策树、贝叶斯分类、支持向量机等方法，助力构建预测模型，洞察数据背后的规律。 聚类分析：k-means、层次聚类等方法，揭示数据内部结构，实现数据分组。 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等方法，发现数据之间的关联关系，挖掘潜在价值。 异常检测：基于统计、距离、密度的异常检测方法，识别数据中的异常模式，助力风险控制。 读者将收获： 系统掌握数据挖掘的基础理论和常用技术 提升运用数据挖掘解决实际问题的能力 培养数据分析思维，挖掘数据背后的洞察力