数据挖掘与OLAP算法综述

数据挖掘是一种从海量数据中发现有价值信息的过程，经典的数据挖掘算法是实现这一过程的关键工具。以下是几种重要的算法：1. 关联规则：寻找项集之间的关系，如Apriori算法，通过生成频繁项集构建规则。2. 分类器：包括：- 决策树（如ID3、C4.5和CART）通过分枝结构预测。- 朴素贝叶斯：基于独立假设的概率模型。- 支持向量机（SVM）：构建超平面以分类。3. C4.5算法：ID3的改进版，能处理连续属性和不纯数据。这些算法广泛应用于市场营销、医学诊断和金融风险评估等领域。

这本适用于高级本科和研究生数据挖掘课程的教科书，详细阐述了数据挖掘的广泛而深入的概念，并融合了机器学习和统计学的相关原理。

详细介绍了数据挖掘领域的十大经典算法，包括C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost等。这些算法被广泛应用于数据探索与知识发现，每个算法的概念、特点和应用均有详细阐述。

聚类算法在数据挖掘中扮演重要角色，主要应用于分析无类标数据，根据相似性或相异性度量标准将数据分成多个组（簇），从而揭示数据的分布。这些算法广泛应用于文本分析、数据挖掘、图像处理和市场预测等领域。聚类方法按照相似度度量可分为基于距离、密度和余弦度量的多种类型。基于距离的方法如欧几里得、曼哈顿和闵可夫距离，基于密度的方法如DBSCAN和OPTICS，适用于发现任意形状的簇并对噪声不敏感。基于余弦度量的方法适合处理符号实体复杂对象，如信息检索和文本聚类。此外，聚类方法根据被分类对象的维数可分为一维、二维和多维聚类，以及基于划分、层次、网格和模型的方法。未来，随着大数据时代的到来，聚类算法在数据分析中的应用将更加广泛和重要。

数据挖掘结合了多学科技术，在各个领域的决策支持中发挥着至关重要的作用。它应用于企业决策、市场策略等方面，成为决策支持系统不可或缺的一部分。该综述从技术和应用角度深入探讨了数据挖掘。

顾名思义，数据挖掘是从海量数据中提取有用信息的过程。随着技术的发展，数据挖掘在全球范围内得到了广泛应用，预计未来几年市场将保持快速增长。2000年7月，IDC发布了信息存取工具市场的报告，预测数据挖掘市场到2002年将达到22亿美元。数据挖掘不仅是技术进步的体现，更是未来中国新兴产业的重要组成部分。从“数据挖掘讨论组”网站整理了关于数据挖掘基本理论和方法的内容，帮助读者深入了解该领域。

本书全面讲述了数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展，经过全面修订，重点讨论了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等内容。还详细探讨了OLAP、离群点检测以及挖掘网络和复杂数据类型的方法，强调了其在各个重要应用领域中的应用。

本书详尽探讨了数据挖掘与知识发现领域的基础理论及研究方法。阐述了KDD和数据挖掘的概念，分析了数据挖掘的目标和知识发现的过程，深入探讨了相关领域和实际应用。

当前存在许多聚类算法，详细介绍了基础算法，并探讨了基于这些算法的最新发展对数据挖掘的影响。