理论与实践

本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理，并结合实际案例，对经典数据挖掘算法进行详细解析。

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。

这本书是数据挖掘领域的经典教材，全面介绍了其重要知识和技术创新。第一版的基础上，第二版展示了最新的研究成果，包括挖掘流数据、时序和序列数据，以及时间空间、多媒体、文本和Web数据的挖掘。这本书适合数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员阅读。

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。

《MATLAB数学建模方法与实践》是一本探讨如何使用MATLAB进行数学建模的专著，帮助读者掌握利用这一强大工具解决实际问题的技能。书中详细介绍了数学建模的基本概念、步骤以及MATLAB在建模过程中的应用。通过阅读这本书，读者不仅可以了解数学建模的理论基础，还能学习到实际操作中的技巧和经验。MATLAB的强大功能使得复杂的数学模型可以被快速建立和求解，大大提高了工作效率。书中还涵盖了数学模型的构建、MATLAB基础知识、数值计算、符号计算、数据处理与可视化等关键内容。

该著作由飞思科技产品研发中心编著，深入讲解小波理论并提供MATLAB实现的源码。

本书提供了一种利用MATLAB软件进行神经网络设计和应用的实用指南。它涵盖了MATLAB的基础知识、神经网络的理论原理以及MATLAB工具箱的具体实现。本书包括示例、习题和案例研究，帮助读者深入理解和掌握神经网络的原理及其在实际应用中的使用。

数据库性能优化是提高数据库响应速度和效率的关键，涉及索引优化、查询优化和资源调配。通过精细调整，可以显著改善系统的整体性能和用户体验。

在数学建模领域，算法是解决问题的关键工具。数学建模用数学语言描述现实问题，帮助我们理解和解决复杂问题。以下是常用的数学建模算法： 层次分析法（AHP）层次分析法由萨蒂教授提出，用于处理多目标、多准则决策问题。AHP将复杂问题分解为层次和因素，逐层比较、排序，最终确定最优方案。它结合定量与定性分析，使用判断矩阵计算权重，适用于管理决策、资源分配等问题。 图论图论研究点（顶点）和边的结构。在建模中，常用于网络分析，如交通、通信、社交网络等。可以解决最短路径问题（如Dijkstra算法）和最小生成树问题（如Prim算法、Kruskal算法）。 模拟退火算法模拟退火是一种全局优化算法，通过设定初始温度，以一定概率接受较劣解，避免陷入局部最优，从而找到全局最优解。模拟退火应用于组合优化、旅行商问题、生产调度等。 灰色预测灰色系统理论由邓聚龙教授创立，适用于部分信息已知、部分信息未知的数据序列。灰色预测模型（GM模型）有效处理小样本、非线性数据，常用于经济预测、环境监测、人口增长等。 这些算法的代码和数据文件（如math_model）是学习和实践的材料，有助于提升解决复杂系统的决策和预测能力，也适合数学建模竞赛中使用。