數據挖掘 (第2版)(數據挖掘(第2版))

數據挖掘 (第2版)

數據挖掘(第2版)一般指本詞條

《數據挖掘 (第2版)》是2008年11月中國科學技術大學出版社出版的圖書,作者是朱明。

基本介紹

  • 書名:數據挖掘 (第2版)
  • 作者:朱明
  • ISBN:978-7-312-02244-9
  • 定價:52.00元
  • 出版社:中國科學技術大學出版社
  • 出版時間:2008年11月
  • 裝幀:平裝
  • 開本:16開
  • 版本:2
  • 叢書名稱:中國科學技術大學精品教材
內容簡介,目錄,

內容簡介

本書較全面系統地介紹了數據挖掘中常用和常見的數據挖掘方法,以及文本與視頻數據挖掘方法。
數據挖掘技術,又稱為資料庫知識發現,是20世紀90年代在信息技術領域開始迅速發展起來的計算機技術。作者結合自己近20年從事人工智慧機器學習數據挖掘等方面的科研工作積累與教學經驗,編著此書。
本書的主要內容包括:數據挖掘基本知識、數據挖掘預處理方法、決策樹分類及其他分類方法、關聯知識挖掘方法、各種聚類分析方法,以及文本挖掘所涉及表示、分類和聚類等方法,還包括視頻挖掘所涉及的視頻鏡頭檢測、字幕提取、視頻摘要和視頻檢索等主要分析方法。 本書作為學習、掌握和套用數據挖掘方法和技術的綜合指導書,是從事數據挖掘研究與套用人員,以及希望了解數據挖掘主要方法和技術的IT技術人員的良師益友;同時也是一本可用於大學高年級或研究生相關課程的教材和參考文獻。

目錄

總序
前言
第1章 數據挖掘導論
1.1 數據挖掘的發展背景
1.2 數據挖掘定義
1.3 數據挖掘過程
1.4 數據挖掘功能
1.5 數據挖掘套用
1.6 數據挖掘發展
1.7 本章小結
第2章 數據預處理
2.1 數據描述
2.2 數據清理
2.3 數據集成和變換
2.4 數據歸約
2.5 本章小結
第3章 分類挖掘: 決策樹
3.1 決策樹方法
3.2 決策樹深入
3.3 決策樹的簡化
3.4 決策樹的改進
3.5 決策樹的討論
3.6 分類模型的評估
3.7 本章小結
第4章 分類挖掘
4.1 貝葉斯方法
4.2 k-近鄰方法
4.3 人工神經網路方法
4.4 遺傳進化方法
4.5 支持向量機方法
4.6 粗糙集方法
4.7 集成學習方法
4.8 本章小結
第5章 關聯挖掘
5.1 關聯挖掘簡述
5.2 關聯挖掘基本方法
5.3 關聯挖掘方法改進
5.4 關聯挖掘並行方法
5.5 基於粒計算的關聯挖掘
5.6 本章小結
第6章 聚類挖掘
6.1 聚類挖掘簡述
6.2 基於劃分的聚類挖掘
6.3 基於層次的聚類挖掘
6.4 基於密度的聚類挖掘
6.5 基於格線的聚類挖掘
6.6 基於模型的聚類挖掘
6.7 高維海量數據的聚類挖掘
6.8 基於蟻群算法的聚類挖掘
6.9 本章小結
第7章 異類挖掘
7.1 異類挖掘簡述
7.2 基於屬性的異常點檢測
7.3 時序異常點檢測
7.4 空間異常點挖掘
7.5 時空異常點挖掘
7.6 數據流異常挖掘
7.7 本章小結
第8章 文本挖掘
8.1 文本挖掘
8.2 文本挖掘方法
8.3 中文摘要方法
8.4 文本內容監管
8.5 文本信息檢索
8.6 本章小結
第9章 視頻挖掘
9.1 視頻內容檢索簡述
9.2 鏡頭檢測
9.3 新聞視頻挖掘
9.4 廣告檢測
9.5 視頻文本檢測
9.6 本章小結
第10章 視頻分析
10.1 視頻分析簡述
10.2 慢鏡頭檢測
10.3 視頻摘要
10.4 視頻檢索
10.5 視頻快速檢索
10.6 本章小

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