数据挖掘理论入门.pdf
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**基于判定树归纳的方法Initialattributeset:{A1,A2,A3,A4,A5,A6}A4?A1?A6?Class1Class2Class1Class2Reducedattributeset:{A1,A4,A6}YYYNNN第61页,共91页，星期六，2024年，5月**数据压缩数据压缩：应用数据编码或变换，以便得到数据的归约或压缩表示无损压缩：原数据可以由压缩数据重新构造而不丢失任何信息字符串压缩是典型的无损压缩现在已经有许多很好的方法但是它们只允许有限的数据操作有损压缩：只能重新构造原数据的近似表示影像文件的压缩是典型的有损压缩典型的方法：小波变换、主要成分分析第62页,共
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⚫ 什么是数据挖掘?
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⚫ 数据挖掘技术的应用实例
⚫ 美林西安交大数据挖掘中心
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什么是数据挖掘?(概念)
数据爆炸式增长 数据挖掘 (Data Mining)
1995年数据挖
掘应运而生
数据获取技术飞
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3.4 朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯理论的分类器。它的特点是以概率形式表达所有形式的不确定，学习和推理都由概率规则实现，学习的结果可以解释为对不同可能的信任程度。 P(H)是先验概率，或H的先验概率。P(H|X)是后验概率，或条件X下，H的后验概率。后验概率P(H|X)比先验概率P(H)基于更多的信息。P(H)是独立于X的。 假定数据样本世界由水果组成，用它们的颜色和形状描述。假定X表示红色和圆的，H表示假定X是苹果，则P(H|X)反映当我们看到X是红色并是圆的时，我们对X是苹果的确信程度。 朴素贝叶斯分类能够奏效的前提是，P(X|H)
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数据挖掘与统计理论 .doc
2006 年第 1 期
（总第 51 期）
漳州师范学院学报(自然科学版)
Journal of Zhangzhou Teachers College（Nat. Sci.）
No. 1. 2006 年
General No. 51
文章编号：1008-7826（2006）01-0023-04
数据挖掘与统计理论
周忠眉
（漳州师范学院 计算机科学系, 福建 漳州 363000）
摘 要: 随着数据库技术的不断发展和数据库系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，迫切需要
新的计算理论和工具帮助人们从大量信息中抽取有用信息，即知识，数据挖掘学科的诞生正是适应这一需要. 传 统数
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数据挖掘算法 Wang Ye 2006.8 一、概念和术语 1.1 数据挖掘 / 知识发现 （1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程。 （2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Databases）或知识发现，它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非平凡过程，它与数据仓库有着密切的联系。 （3）广义的数据挖掘是指知识发现的全过程；狭义的数据挖掘是指统计分析、机器学习等发现数据模式的智能方法，即偏重于模型和算法。 （4）数据库查询系统和专家系统不是数据挖掘！在小规模数据上的统计分析和机器学习过程也不应算
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python编程-数据挖掘入门与实践--第1页
python编程-数据挖掘入门与实践
Python编程数据挖掘入门与实践
数据挖掘是指对大量数据进行分析、挖掘隐藏信息和知识的过程。Python
编程语言相较于其他编程语言，具备易读、易学和功能强大的特点，成为
数据挖掘领域的首选开发语言之一。本篇文章将一步一步回答关于
Python编程数据挖掘入门与实践的问题，帮助读者更好地了解和掌握这
一领域。
第一步：安装Python和相关库
在开始之前，我们需要安装Python和一些常用的数据挖掘库。Python
官网提供了最新版本的Python下载链接，可以根据自己的操作系统选择
合适的版本进行安装。除
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数据挖掘与预测分析入门指南.doc
数据挖掘与预测分析入门指南
TOC\o1-2\h\u25621第一章数据挖掘基础 3
24221.1数据挖掘概述 3
273441.2数据挖掘任务与流程 3
223331.2.1数据挖掘任务 3
45351.2.2数据挖掘流程 4
39601.3数据挖掘常用算法简介 4
18775第二章数据预处理 4
46742.1数据清洗 4
256302.2数据集成 5
307542.3数据转换 5
125412.4数据归一化与标准化 6
12970第三章数据摸索性分析 6
184573.1数据可视化 6
68753.2数据统计描述 7
5373.3数据分布分析 7
91533.4关联规则挖掘 7
584
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Chapter 1
Chapter 2
Chapter 3
Chapter 4
Chapter 5
Chapter 6
Chapter 7
Chapter 8
Chapter 9
Chapter 10
Chapter 11
Chapter 12
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Clementine数据挖掘
入门及实战
深圳络道科技 李 勇
liyong1@
目录
实战练习
建模技术
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* * 数据挖掘过程可视化 将数据挖掘各种处理过程用可视化的方式呈现给用户，可以看到： 数据是如何被提取的 是从哪个数据库或数据仓库提取的数据 被选择数据如何被清理，整合，处理和挖掘的 在数据挖掘中采用什么方法 数据被存储在哪里 * * Visualization of Data Mining Processes by Clementine 可视化流程使得数据观察和交互的变得简单方便 * * 交互式可视化数据挖掘 使用可视化工具在数据挖掘过程中帮助用户作出更加合理的挖掘决定 更好的理解数据和样本 用户可以根据理解作出决定 用户可以根据领域知识作出决定 可视化结果使用户能够指导下次算法执行
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Web数据挖掘技术分类及优缺点
Web数据挖掘技术应用场景及案例分析
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Web数据挖掘数据可视化及数据探索
Web数据挖掘前沿研究方向及发展趋势;Web数据挖掘定义及理论基础;Web数据挖掘定义及理论基础;Web数据挖掘定义及理论基础;Web数据挖掘定义及理论基础;Web数据挖掘技术分类及优缺点;Web数据挖掘技术分类及优缺点;Web数据挖掘技术分类及优缺点;Web数据挖掘技术应用场景及案例分析;Web数据挖掘技术应用场景及案例分析;W
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数据挖掘理论与应用_12024064.pdf
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信息分析与数据挖掘-理论.doc
第〇节 课程概述
基本内容
信息分析理论
教材前三章：绪论（信息分析的内涵、领域、方法论、信息分析职业人员的理想素质结构、产生与发展）、信息分析的工作框架（选题与规划、信息收集、整理与评价、信息分析的六个步骤）、信息分析建模（模型与模型方法、信息分析建模的一般过程、定性模型、定量模型）。
信息分析方法
主要介绍几种常用的定量方法（相关分析与回归分析、时间序列分析、马尔可夫分析等）、定性方法（德尔菲方法）及定性定量相结合的方法（数据包络分析、层次分析法等）。
信息分析技术
对常用的分析软件做简单介绍：SPSS软件、DEA计算软件等。
参考书目
2-1 信息分析
沙勇忠、牛春华等，信息分析，科学
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大数据挖掘的粒计算理论及方法.PDF
中国科学: 信息科学 2015 年 第45 卷 第11 期: 1355–1369
评 述
大数据挖掘的粒计算理论与方法
梁吉业 钱宇华 李德玉 胡清华
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室, 太原 030006
山西大学计算机与信息技术学院, 太原 030006
天津大学计算机科学与技术学院, 天津 300072
* 通信作者. E-mail: ljy@sxu.edu.cn
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数据挖掘算法 Wang Ye 2006.8 一、概念和术语 1.1 数据挖掘 / 知识发现 （1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程。 （2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Databases）或知识发现，它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非平凡过程，它与数据仓库有着密切的联系。 （3）广义的数据挖掘是指知识发现的全过程；狭义的数据挖掘是指统计分析、机器学习等发现数据模式的智能方法，即偏重于模型和算法。 （4）数据库查询系统和专家系统不是数据挖掘！在小规模数据上的统计分析和机器学习过程也不应算