数据挖掘定义、模型、技术与算法

数据挖掘是一种技术，用于从庞大的、不完整、有噪音、模糊、随机的实际应用数据中提取潜在的有用信息和知识，这些信息通常不为人所知。

本书详细介绍了数据挖掘的核心概念、相关数据处理方法、常用模型和算法，适合研究生和工程技术人员深入学习参考。

作为清华大学出版社出版的经典教材，本书深入浅出地讲解了数据挖掘的核心概念、常用模型以及经典算法，适合不同阶段的数据挖掘学习者阅读。

数据的真正意义在于其被挖掘后的表达。技术迭代推动了数据挖掘在编程领域的重要性。

数据挖掘，如同一位技艺精湛的演奏家，以数据为乐谱，模型为乐器，算法为演奏技巧，奏响洞察未知的华美乐章。 数据，是这场演奏的基石，海量而复杂的信息蕴藏着待挖掘的宝藏。 模型，是理解数据的框架，将抽象的概念具象化，为数据赋予意义。 算法，是挖掘数据的工具，如同指挥家般引导着模型，在数据海洋中探索规律与模式。 三者相互交织，共同构成了数据挖掘的奇妙世界，为我们揭示数据背后的奥秘，引领我们走向数据驱动的未来。

数据挖掘：概念、模型、方法与算法解析 本书深入探讨数据挖掘的核心概念、常用模型、方法和算法。从基础概念入手，逐步引导读者理解数据挖掘的本质和流程。涵盖数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等关键技术，并结合实例阐述算法原理和应用。

这本教科书全面阐述了数据挖掘的核心理论和实践方法，涵盖概念、模型、方法和算法等方面。全书共分为 13 章和 2 个附录，系统地讲解了数据挖掘的基础知识、完整流程、常用工具及其典型应用场景。本书内容严谨权威、结构合理、逻辑清晰、语言流畅，是高等院校数据挖掘课程的理想教材，同时也是数据挖掘研究人员不可或缺的参考书籍。

数据挖掘概念与技术第三版中文译文扫描版本清晰版

数据挖掘技术算法与应用探析 数据挖掘作为一种强大的决策支持手段，在众多领域展现出巨大的应用价值。本报告聚焦于关联规则挖掘技术，沿着数据挖掘的流程展开论述。 首先，报告阐述了数据仓库的构建及其在数据挖掘中的重要作用。接着，深入探讨了关联规则挖掘的核心概念、原理以及常用方法，并对最新研究成果进行分析和展望。最后，报告还关注了数据挖掘结果的可视化呈现，以提升结果的可解释性和实用性。 目录 第一章 数据仓库 1.1 概论1.2 数据仓库体系结构1.3 数据仓库规划、设计与开发1.3.1 确定范围1.3.2 环境评估1.3.3 分析1.3.4 设计1.3.5 开发1.3.5 测试1.3.6 运行1.4 小结 ...