数据挖掘技术的应用及其特点

这本由我校教师编著，并由顾冠群院士生前审阅的书籍，深入探讨了数据挖掘技术，及其在各个领域的应用。

韩佳炜的经典数据挖掘教材，广泛应用于南京大学研究生课程和西安电子科技大学本科生课程。

刘 数据挖掘技术及其应用

扫描D，对每个候选项进行计数，生成C1：项集支持度计数｛I1｝ 6 ｛I2｝ 7 ｛I3｝ 6 ｛I4｝ 2 ｛I5｝ 2

浙江大学控制科学与工程学系研究生课程，主要探讨数据挖掘技术的纯理论和应用。课程内容涵盖广泛，适合具备一定数据挖掘理论基础的学者学习。所有内容均以PPT格式呈现。

数据挖掘技术涵盖了描述型和预言型两大类，通过多种算法和模型实现数据的有效分析和提取。其过程包括数据准备、模型建立、模式评估和部署等关键步骤。

详尽介绍深度挖掘技术原理及其应用，多达177页PPT，适用于各类学习者提升技能。包括数据挖掘概述、数据预处理、分类与预测算法、聚类算法、关联分析、序列模式挖掘、数据挖掘软件及其广泛应用。

数据挖掘是指从大量数据中提取出潜在的、先前未知的、可用于决策支持的信息或模式的过程。它涉及到统计分析、人工智能、机器学习等多个领域的技术和方法。

数据挖掘是从大量数据中提取知识的关键技术，在信息技术领域特别是大数据分析和人工智能中发挥着重要作用。其目标是发现隐藏的有用信息，支持决策制定、模式识别、预测和复杂现象的理解。常见任务包括分类、关联规则学习、聚类、回归分析和异常检测。数据预处理包括数据清洗、转换、集成和分割，而数据仓库和OLAP技术提供了多维数据的快速分析能力。数据挖掘涵盖统计学、机器学习和人工智能等多个领域，通过神经网络、遗传算法和聚类分析等方法解决复杂问题。