数据库系统原理与设计实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:196

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出版时间:2009-10

价格:19.50元

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isbn号码:9787302208013

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• 教学参考书

数据挖掘与知识发现：理论、方法与应用 图书简介 本书旨在全面、深入地介绍数据挖掘和知识发现领域的核心理论、关键技术、主流算法及其在实际问题中的应用。随着信息技术的飞速发展，海量数据正以前所未有的速度积累，如何从这些看似杂乱无章的数据中提取出有价值的、可操作的知识，已成为现代科学研究和商业决策中亟待解决的关键挑战。本书正是为满足这一需求而精心编撰，力求为读者构建一个坚实而系统的知识体系。 第一部分：基础理论与数据准备 本部分首先为读者打下坚实的理论基础，并强调数据质量在挖掘过程中的决定性作用。 第一章 数据与知识的本质 本章将探讨数据的类型、结构及其在信息科学中的地位。我们将区分原始数据、信息和知识的概念，阐述知识发现过程（KDD）的完整流程，包括数据选择、预处理、转换、数据挖掘和模式评估。此外，本章还将介绍信息论中的基本概念，如熵、信息增益等，为后续算法的理解奠定数学基础。 第二章 数据预处理：通往高质量数据的桥梁 数据预处理是数据挖掘成功的先决条件。本章将详细讲解数据清洗的必要性与技术，重点讨论缺失值处理（如均值填充、回归预测法）、噪声处理（如箱线图平滑、聚类去除）以及数据集成中可能遇到的异构数据源的合并问题。随后，我们将深入探讨数据转换技术，包括规范化（Min-Max、Z-Score）和离散化方法，并介绍如何利用数据规约技术（如维度归约、实例选择）来提高挖掘效率和模型性能。 第二部分：核心数据挖掘技术 本部分是全书的核心，系统地讲解了四大类主流的数据挖掘技术及其背后的数学原理和实现细节。 第三章 关联规则挖掘：探寻隐藏的联系 关联规则挖掘是发现数据项之间相互依赖关系的重要技术。本章将从经典的Apriori算法入手，详细剖析其如何通过“反单调性”原理有效剪枝。随后，我们将介绍更高效的算法，如FP-Growth（频繁模式增长算法），着重分析其在避免候选集生成的优势。本章最后会讨论如何利用置信度、支持度和提升度等指标来评估规则的有效性和新颖性，并探讨多级和约束关联规则的挖掘方法。 第四章 分类技术：构建预测模型 分类是数据挖掘中最常用的一类监督学习任务。本章首先介绍基于决策树的模型，如ID3、C4.5和CART算法，重点分析熵、信息增益和基尼不纯度在树结构构建中的作用，并讨论过拟合的应对策略，如剪枝技术。接着，我们将深入讲解贝叶斯分类器，特别是朴素贝叶斯模型及其在文本分类中的应用。最后，本章将引介支持向量机（SVM）的基本思想，包括核函数和最大间隔超平面的概念，以展示线性与非线性分类的强大能力。 第五章 聚类分析：揭示数据的内在结构 聚类是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分成若干个具有内在相似性的簇。本章首先阐述划分式聚类方法，重点介绍K-Means算法的迭代优化过程及其对初始中心点的敏感性。然后，我们将探讨层次聚类（凝聚型与分裂型），并对比不同层次合并/分裂标准的优劣。此外，本书还会介绍基于密度的聚类算法，如DBSCAN，用以识别任意形状的簇和处理噪声点。评估指标如簇内平方和（SSE）和轮廓系数将在本章得到详尽讨论。 第六章 预测模型与回归分析 本章专注于连续值预测，主要围绕回归分析展开。我们将从简单的线性回归模型开始，介绍最小二乘法原理。随后，探讨多元线性回归，并讨论如何通过残差分析来诊断模型假设的有效性。对于存在多重共线性或数据维度较高的情况，本章将引入正则化回归方法，如岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归，解释它们如何通过引入惩罚项来提升模型的稳定性和可解释性。 第三部分：高级主题与新兴领域 本部分面向具有一定基础的读者，探讨了数据挖掘领域的前沿和复杂挑战。 第七章 文本挖掘与自然语言处理基础 文本是当前最庞大、增长最快的数据源之一。本章将介绍文本预处理的关键步骤，包括分词、停用词移除和词干提取。随后，我们将探讨文本的向量化表示，如词袋模型（BoW）和TF-IDF（词频-逆文档频率）。在此基础上，本章将介绍文本分类（如情感分析）和文本聚类的方法。 第八章 序列模式挖掘与时间序列分析 对于按时间顺序排列的数据，如交易记录、用户行为路径，我们需要专门的技术。本章将讲解如何从事件序列中挖掘频繁出现的子序列模式。对于连续型时间序列数据，我们将介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及ARIMA模型的建立与应用，重点关注如何进行时间序列的分解和预测。 第九章 异常检测与离群点识别 异常数据点往往蕴含着重要的信息，如欺诈行为或系统故障。本章将系统梳理离群点检测的策略。我们将区分基于统计模型（如高斯分布）、基于距离（如LOF——局部离群因子）和基于密度的方法。此外，本章还会探讨高维数据中异常检测的挑战与应对策略。 第十章 数据挖掘的性能评估与实用化 一个成功的挖掘模型必须经过严格的评估。本章将详细介绍分类模型的评估指标，包括混淆矩阵、准确率、精确率、召回率和F1分数。我们将深入解析ROC曲线和AUC指标的含义及其在不平衡数据集中的重要性。最后，本书将讨论模型的可解释性（如SHAP值简介）以及如何将挖掘结果有效地部署到实际业务流程中。 本书内容覆盖面广，理论与实践结合紧密，配有丰富的案例分析和算法流程图解，旨在帮助读者不仅掌握数据挖掘的“是什么”，更能理解“为什么”和“如何做”，从而具备独立分析和解决复杂数据问题的能力。

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