數據挖掘算法及其套用研究

內容簡介

《數據挖掘算法及其套用研究》結合大量國內外最近幾年數據挖掘的最新資料和作者的研究成果，系統地介紹了數據挖掘算法以及相關的技術及其在一些領域中的套用。《數據挖掘算法及其套用研究》共分2個部分，第1部分介紹數據挖掘算法，包括決策樹算法、貝葉斯網路算法、人工神經網路、支持向量機、關聯規則、聚類分析以及一些數據挖掘的相關技術等。第2部分主要討論數據挖掘的套用研究，包括在信用評估模型中的套用和數據挖掘技術在決策支持系統中的套用。

《數據挖掘算法及其套用研究》的讀者可以是對數據挖掘感興趣的計算機專業人士，也可供數據挖掘、機器智慧型、商業數據分析等領域的科技人員和高校師生參考。

作者簡介

蔡麗艷，牡丹江師範學院工學院講師，碩士學位，在省級及國家級期刊發表論文共7篇，參編教材兩部。參與省級教育教學改革工程項目一項，參與牡丹江市科學技術計畫項目一項，主持牡丹江師範學院科學技術計畫項目一項。主要研究領域為資料庫套用、數據挖掘。

圖書目錄

第1章概論

1.1數據挖掘概念及其產生的背景

1.2數據挖掘起源

1.3數據挖掘任務

1.4數據挖掘過程

1.5數據挖掘解決的典型問題

1.6數據挖掘常用工具及開發商

第2章決策樹算法

2.1分類原理

2.2決策樹算法概述

2.3決策樹相關概念及定義

2.4決策樹生成過程

2.5決策樹算法特點

2.6決策樹剪枝技術

2.7決策樹算法國內外研究現狀

2.8 ID3算法

2.9 C4.5算法

2.10 CART算法

2.11 SLIQ算法

2.12 SPRINT算法

2.13 PUBLIC算法

2.14決策樹算法比較

第3章貝葉斯分類算法

3.1貝葉斯分類理論

3.2貝葉斯分類模型

3.3貝葉斯分類模型的改進研究

3.4貝葉斯網路

3.5貝葉斯網路套用實例

第4章人工神經網路算法

4.1基本概念及特徵

4.2人工神經網路的分類

4.3人工神經網路的發展歷史

4.4人工神經元模型

4.5 BP神經網路

4.6 BP神經算法套用實例

第5章支持向量機

5.1 概述

5.2統計學習理論

5.3支持向量機定義

5.4核函式

5.5支持向量機的訓練算法

5.6支持向量機套用實例

第6章關聯規則

6.1關聯規則相關定義及基本概念

6.2 APRIORI算法

6.3從頻繁項集到強關聯規則

數據挖掘算法及其套用研究

基本介紹

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作者簡介

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