本书为数据挖掘入门级教材，共分8章，主要内容分为三个专题：技术、数据和评估。技术专题包括决策树技术、K-means算法、关联分析技术、神经网络技术、回归分析技术、贝叶斯分析、凝聚聚类、概念分层聚类、混合模型聚类技术的EM算法、时间序列分析和基于Web的数据挖掘等常用的机器学习方法和统计技术。数据专题包括数据库中的知识发现处理模型和数据仓库及OLAP技术。评估专题包括利用检验集分类正确率和混淆矩阵，并结合检验集置信区间评估有指导学习模型，使用无指导聚类技术评估有指导模型，利用Lift和假设检验比较两个有指导学习模型，使用MS Excel 2010和经典的假设检验模型评估属性，使用簇质量度量方法和有指导学习技术评估无指导聚类模型。本书秉承教材风格，强调广度讲解。注重成熟模型和开源工具的使用，以提高学习者的应用能力为目标；注重结合实例和实验，加强基本概念和原理的理解和运用；注重实例的趣味性和生活性，提高学习者学习的积极性。使用章后练习、计算和实验作业巩固和检验所学内容；使用词汇表附录，解释和规范数据挖掘学科专业术语；使用适合教学的简单易用开源的Weka和通用的MS Excel软件工具实施数据挖掘验证和体验数据挖掘的精妙。本书可作为普通高等院校计算机科学、信息科学、数学和统计学专业的入门教材，也可作为如经济学、管理学、档案学等对数据管理、数据分析与数据挖掘有教学需求的其他相关专业的基础教材。同时，对数据挖掘技术和方法感兴趣，致力于相关方面的研究和应用的其他读者，也可以从本书中获取基本的指导和体验。本书配有教学幻灯片、大部分章后习题和实验的参考答案以及课程大纲。
目录
- 第1章 认识数据挖掘 1
- 1.1 数据挖掘的定义 1
- 1.2 机器学习 2
- 1.2.1 概念学习 2
- 1.2.2 归纳学习 3
- 1.2.3 有指导的学习 4
- 1.2.4 无指导的聚类 7
- 1.3 数据查询 8
- 1.4 专家系统 8
- 1.5 数据挖掘的过程 9
- 1.5.1 准备数据 10
- 1.5.2 挖掘数据 10
- 1.5.3 解释和评估数据 10
- 1.5.4 模型应用 11
- 1.6 数据挖掘的作用 11
- 1.6.1 分类 11
- 1.6.2 估计 12
- 1.6.3 预测 12
- 1.6.4 无指导聚类 12
- 1.6.5 关联关系分析 13
- 1.7 数据挖掘技术 13
- 1.7.1 神经网络 14
- 1.7.2 回归分析 14
- 1.7.3 关联分析 15
- 1.7.4 聚类技术 16
- 1.8 数据挖掘的应用 16
- 1.8.1 应用领域 16
- 1.8.2 成功案例 18
- 1.9 Weka数据挖掘软件 19
- 1.9.1 Weka简介 19
- 1.9.2 使用Weka建立决策树模型 22
- 1.9.3 使用Weka进行聚类 25
- 1.9.4 使用Weka进行关联分析 26
- 本章小结 27
- 习题 28
- 第2章 基本数据挖掘技术 30
- 2.1 决策树 30
- 2.1.1 决策树算法的一般过程 31
- 2.1.2 决策树算法的关键技术 32
- 2.1.3 决策树规则 40
- 2.1.4 其他决策树算法 41
- 2.1.5 决策树小结 41
- 2.2 关联规则 42
- 2.2.1 关联规则概述 42
- 2.2.2 关联分析 43
- 2.2.3 关联规则小结 46
- 2.3 聚类分析技术 47
- 2.3.1 K-means算法 48
- 2.3.2 K-means算法小结 51
- 2.4 数据挖掘技术的选择 51
- 本章小结 52
- 习题 53
- 第3章 数据库中的知识发现 55
- 3.1 知识发现的基本过程 55
- 3.1.1 KDD过程模型 55
- 3.1.2 知识发现软件 57
- 3.1.3 KDD过程的参与者 58
- 3.2 KDD过程模型的应用 58
- 3.2.1 步骤1：商业理解 58
- 3.2.2 步骤2：数据理解 59
- 3.2.3 步骤3：数据准备 60
- 3.2.4 步骤4：建模 65
- 3.2.5 评估 66
- 3.2.6 部署和采取行动 66
- 3.3 实验：KDD案例 66
- 本章小结 72
- 习题 73
- 第4章 数据仓库 74
- 4.1 数据库与数据仓库 74
- 4.1.1 数据(库)模型 75
- 4.1.2 规范化与反向规范化 77
- 4.2 设计数据仓库 79
- 4.2.1 数据抽取、清洗、变换和加载 79
- 4.2.2 数据仓库模型 82
- 4.2.3 数据集市 85
- 4.2.4 决策支持系统 86
- 4.3 联机分析处理 87
- 4.3.1 概述 87
- 4.3.2 实验：使用OLAP辅助驾驶员行为分析 90
- 4.4 使用Excel数据透视表和数据透视图分析数据 93
- 4.4.1 创建简单数据透视表和透视图 93
- 4.4.2 创建多维透视表和透视图 97
- 本章小结 100
- 习题 100
- 第5章 评估技术 102
- 5.1 数据挖掘评估概述 102
- 5.1.1 评估内容 102
- 5.1.2 评估工具 103
- 5.2 评估有指导学习模型 108
- 5.2.1 评估分类类型输出模型 108
- 5.2.2 评估数值型输出模型 109
- 5.2.3 计算检验集置信区间 111
- 5.2.4 无指导聚类技术的评估作用 112
- 5.3 比较有指导学习模型 112
- 5.3.1 使用Lift比较模型 112
- 5.3.2 通过假设检验比较模型 114
- 5.4 属性评估 115
- 5.4.1 数值型属性的冗余检查 115
- 5.4.2 数值属性显著性的假设检验 117
- 5.5 评估无指导聚类模型 118
- 本章小结 118
- 习题 119
- 第6章 神经网络技术 120
- 6.1 神经网络概述 120
- 6.1.1 神经网络模型 120
- 6.1.2 神经网络的输入和输出数据格式 121
- 6.1.3 激励函数 123
- 6.2 神经网络训练 124
- 6.2.1 反向传播学习 124
- 6.2.2 自组织映射的无指导聚类 127
- 6.2.3 实验：应用BP算法建立前馈神经网络 130
- 6.3 神经网络模型的优势和缺点 138
- 本章小结 138
- 习题 139
- 第7章 统计技术 141
- 7.1 回归分析 141
- 7.1.1 线性回归分析 142
- 7.1.2 非线性回归 149
- 7.1.3 树回归 151
- 7.2 贝叶斯分析 152
- 7.3 聚类技术 156
- 7.3.1 分层聚类 156
- 7.3.2 基于模型的聚类 163
- 7.4 数据挖掘中的统计技术与机器学习技术 165
- 本章小结 165
- 习题 167
- 第8章 时间序列和基于Web的数据挖掘 169
- 8.1 时间序列分析 169
- 8.1.1 概述 169
- 8.1.2 线性回归分析解决时间序列问题 173
- 8.1.3 神经网络技术解决时间序列问题 175
- 8.2 基于Web的数据挖掘 176
- 8.2.1 概述 176
- 8.2.2 Web文本挖掘 178
- 8.2.3 Web使用挖掘 179
- 8.3 多模型分类技术 185
- 8.3.1 装袋技术 185
- 8.3.2 推进技术 185
- 本章小结 186
- 习题 187
- 附录A 词汇表 188
- 附录B 数据挖掘数据集 201
- 参考文献
