Next Generation of Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Kargupta, Hillol (EDT)/ Han, Jiawei (EDT)/ Yu, Philip S. (EDT)/ Motwani, Rajeev (EDT)/ Kumar, Vipin

出品人:

页数:601

译者:

出版时间:2008-12-24

价格:USD 97.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420085860

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• programming
• 数据挖掘
• 下一代
• 机器学习
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• 算法
• 数据分析
• 预测分析

《数据挖掘的演进与未来趋势》 图书简介 本书深入探讨了数据挖掘领域的经典理论、前沿技术及其在不同行业中的广泛应用。它旨在为研究人员、数据科学家以及希望掌握现代数据分析技能的从业者提供一份全面而深入的指南。不同于侧重特定新兴技术的著作，本书构建了一个宏大的知识框架，清晰地勾勒出数据挖掘从早期统计模型到复杂深度学习架构的演进脉络。 第一部分：数据挖掘的基石与理论基础 本部分首先追溯了数据挖掘学科的起源，从早期的数据库管理系统（DBMS）到联机分析处理（OLAP）的演变。我们详细阐述了数据挖掘的核心任务，包括分类（Classification）、聚类（Clustering）、关联规则挖掘（Association Rule Mining）以及异常检测（Anomaly Detection）。 在理论层面，本书对统计学习方法进行了详尽的解析。我们将重点放在了如逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（Support Vector Machines, SVM）等经典算法的数学原理和几何直观上。特别地，我们用大量的篇幅分析了决策树（Decision Trees）的工作机制，包括ID3、C4.5和CART算法的异同，并讨论了过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的根本原因及应对策略，如剪枝（Pruning）。 此外，朴素贝叶斯分类器的概率基础和条件独立性假设被深入剖析，使其在文本分类和垃圾邮件过滤等特定场景下的有效性得以展现。对于聚类分析，K-均值（K-Means）算法的局限性（如对初始点的敏感性）与层次聚类（Hierarchical Clustering）的优势与劣势被进行了细致的对比。我们还引入了DBSCAN，重点强调了其在处理非球形簇方面的能力。 第二部分：高维数据的挑战与降维技术 随着大数据时代的到来，数据维度爆炸成为数据挖掘的一大瓶颈。本部分专注于解决高维数据带来的“维度灾难”问题。 我们首先系统介绍了特征选择（Feature Selection）的方法，包括过滤法（Filter Methods，如方差阈值、$chi^2$检验）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除RFE）和嵌入法（Embedded Methods，如Lasso回归）。 随后，本书将核心精力放在特征提取（Feature Extraction）上，特别是主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）。我们不仅展示了PCA的代数推导过程，更侧重于其几何意义——寻找方差最大的投影方向。同时，线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）作为一种有监督的降维技术，与PCA在目标函数上的根本区别被清晰阐述。对于处理非线性复杂数据的需求，流形学习（Manifold Learning）技术，如Isomap和t-SNE，也被纳入讨论范围，以揭示数据内在的低维结构。 第三部分：复杂数据结构的处理与高级模型 本部分拓展了传统表格数据之外的复杂数据类型处理。 针对时间序列数据，我们探讨了ARIMA模型的构建流程，重点在于平稳性检验（如ADF检验）和模型参数（p, d, q）的选择。此外，适用于捕捉长期依赖关系的隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别和生物信息学中的应用案例被详细分析。 对于图数据和网络分析，本书介绍了如何将现实世界网络（如社交网络、引文网络）转化为图结构，并重点讨论了中心性度量（如度中心性、介数中心性、特征向量中心性）在识别关键节点中的作用。社区发现算法，如Louvain算法，因其高效性在大型网络划分中的价值被充分肯定。 在模型集成方面，本书深入解析了集成学习（Ensemble Learning）的威力。Bagging（如随机森林 Random Forests）如何通过降低方差来提升预测稳定性；Boosting（如AdaBoost和梯度提升机GBM）如何通过迭代优化残差来逐步提高精度，这些核心思想被拆解分析。 第四部分：数据挖掘的实践、评估与伦理考量 数据挖掘的价值最终体现在其实际部署和效果评估上。 本部分首先详细阐述了模型评估指标。除了准确率（Accuracy）外，我们对精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数的计算方式、适用场景及其在类别不平衡问题中的重要性进行了区分。ROC曲线和AUC值的绘制与解读被作为衡量模型区分能力的标准方法。交叉验证（Cross-Validation）的各种形式，如K折交叉验证和留一法（LOOCV），被视为确保模型泛化能力的关键步骤。 在数据预处理这一至关重要的环节，本书不仅涵盖了缺失值填充（均值、中位数、插值法）和离群点处理，更关注了如何进行数据标准化与归一化，并解释了它们对基于距离的算法（如K近邻、K-Means）性能的决定性影响。 最后，本书引入了对数据挖掘伦理的深刻反思。我们讨论了模型决策的可解释性（Explainability）问题，特别是“黑箱”模型带来的信任危机。公平性（Fairness）与偏见（Bias）的来源——数据偏差和算法偏差——被明确指出，并探讨了如对抗性攻击（Adversarial Attacks）对数据安全构成的威胁。 本书的整体结构旨在提供一个坚实的、经过时间考验的理论基础，帮助读者构建起驾驭未来数据分析工具的深厚功力。

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