数据挖掘教程

数据挖掘是从大数据中提取有价值知识的过程，利用各种算法揭示隐藏的模式、关联和规律，帮助理解数据、做出预测和优化决策。本教程深入探讨数据挖掘的核心概念和技术，包括分类、聚类和关联规则等任务。分类算法如决策树、神经网络和逻辑回归；聚类算法如K-means、层次聚类和DBSCAN；关联规则算法如Apriori和FP-Growth。这些算法在商业智能、市场营销和推荐系统中有广泛应用。

深度挖掘大数据，解析海量数据集，英文版本。

浙大数据挖掘课件助您掌握数据挖掘技能。

林源洪编写的《数据挖掘技术》一书以深入浅出的方式讲解数据挖掘技术，非常适合初学者阅读。

数据挖掘基础教程涵盖了数据挖掘导论、数据预处理、定性归纳、分类与预测、关联挖掘、聚类分析以及复杂数据挖掘等内容。

本教程涵盖数据挖掘基本概念，包括描述性和预言性挖掘，以及常用算法。

在数据挖掘领域，WeKa作为一种强大的工具，广泛应用于数据处理和模型评估。其功能包括交叉验证、贝叶斯网络显示、数据源管理以及分类器性能评估。通过WeKa，用户可以有效地处理和分析各种数据集。

WEKA小结：1. 数据预处理- Explorer – Preprocess- Explorer – Select attributes: 可以在Preprocess页面使用属性选择方法。2. 数据可视化- Explorer – Visualize: 二维散布图。3. 分类预测- Explorer – Classify。4. Experimenter: 比较多个算法的性能。5. KnowledgeFlow: 批量/增量学习模式。6. 关联分析- Explorer – Associate。7. 聚类分析- Explorer – Cluster。

Oracle数据库数据挖掘、筛选和数据仓库的入门教程，涵盖数据挖掘概念和实现方法，包括Oracle数据挖掘、数据挖掘算法等内容。