可拓數據挖掘以可拓集為集合論基礎，結合可拓方法與現有數據挖掘方法去挖掘資料庫或數據倉庫中基於可拓變換的知識，為經濟、金融、管理、行銷、策劃、醫學、設計等領域的決策和技術創新提供依據。本書是第一本可拓數據挖掘的專著，提出了研究這一領域的理論基礎、方法體系和套用範圍，並給出簡單、淺顯的實用案例。本書理論與套用相結合，分析透徹。為方便不同知識背景和不同層次讀者的學習，書中配備了通俗易懂的案例。
基本介紹
- 中文名：可拓集與可拓數據挖掘（可拓學叢書）
- 第1章： 緒 論
- 第2章：可拓集
- 第3章： 可拓數據挖掘的基本知識
內容簡介,媒體評論,目錄,
內容簡介
本書適合高等院校師生、工程技術人員和管理決策人員閱讀，特別適合作為高等院校相關專業本科、碩士、博士生的選修課教材。
媒體評論
第1章 緒 論
在實際工作中，要處理各種各樣的矛盾問題，通過可拓變換，可以使“不是”變為“是”，“不行”變為“行”，例如，通過吃藥，會使病人從有病變為無病，處方不同，病人病情的變化會不同，所屬疾病的類型和程度的變化也不同;在化學實驗中，改變不同的配方，會得到不同的結果;在經濟活動中，對銀行的利率採用不同的加息措施，經濟從過熱轉化為不過熱的程度和效果會不同;在市場行銷中，決策者採用不同的措施，對產品從滯銷變為暢銷的作用也不同……在這些活動中，變換的知識起著重要的作用.由於計算機技術的發展，在上述活動過程中，積累了大量的數據。如何從這些變化的數據中，挖掘出有用的知識，進而為解決矛盾問題服務，這為數據挖掘的研究提出了重要的課題.
1.1數據挖掘與知識發現
1.1.1 知識發現過程
知識發現(knowledge discovery in database，KDD)是從數據中發現有用知識的整個過程.數據挖掘是KDD過程中的一個特定步驟，它用專門算法從數據中抽取模式(Pattern)
KDD是從數據集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的以及最終可理解的模式的高級處理過程，其中，數據集是事實F(資料庫元組)的集合;模式是用語言L表示的表達式E，它所描述的數據是集合F的一個子集FE，它比枚舉所有FE中元素更簡單，稱E為模式，發現的模式有一定的可信度，應該是新的，將來有實用價值，能被用戶所理解.
目錄
《可拓學叢書》序
《可拓學叢書》前言
前言
第1章 緒論
1.1 數據挖掘與知識發現
1.2 可拓學概述
1.3 可拓數據挖掘的基本思想
第2章 可拓集
2.1 基元、複合元與可拓變換
2.2 可拓集與關聯函式
第3章 可拓數據挖掘的基本知識
3.1 基本概念
3.2 量變質變規律的形式化表示與信息元可拓集
3.3 拓展型知識與可拓知識
3.4 關聯函式區間參數的確定
第4章 挖掘可拓分類知識
4.1 挖掘有關質變域的知識
4.2 挖掘有關量變域的知識
4.3 挖掘有關拓界酌知識
第5章 挖掘傳導知識
5.1 挖掘變換關於同對象信息元的傳導知識
5.2 挖掘變換關於同特徵信息元的傳導知識
5.3 挖掘變換關於異對象異特徵信息元的傳導知識
5.4 挖掘基於蘊含型知識的可拓知識
