数据挖掘原理与实践

本书介绍数据挖掘理论与应用过程。在基础理论部分，主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘的预处理、聚类分析、分类和回归算法、关联规则挖掘、异常检测；在应用部分，结合通信行业、Web内容挖掘等具体实例讨论数据挖掘方法的实际应用。本书附录中特别介绍了数据挖掘10个经典算法和10个挑战问题。

这是一本系统阐述数据挖掘理论与应用的教材。本书在基础理论部分，主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘的预处理、聚类分析、分类和回归算法、关联规则挖掘、异常检测；在应用部分，结合通信行业、Web内容挖掘等具体实例讨论数据挖掘方法的实际应用。本书附录中特别介绍了数据挖掘10个经典算法和10个挑战问题。 在数据挖掘技术的社会背景部分，本书详细阐述了数据挖掘技术产生的原因，包括超大规模数据库的出现，先进的计算机技术，对海量数据的快速访问，以及统计方法在数据处理领域应用的不断深入。同时，也探讨了数据挖掘技术在网络化时代背景下的重要性和应用前景。 在数据处理基础概述部分，本书详细介绍了数据质量、数据预处理技术以及数据挖掘任务及过程。数据质量是数据预处理的目的，它直接影响到学习算法的准确性、有效性和可伸缩性。数据预处理技术包括数据清理、数据变换、数据归约、数据离散化及特征(属性)选择等，这些技术旨在提高数据质量，简化学习模型，提高算法的泛化能力。 在分类与回归的定义与区别部分，本书详细阐述了分类与回归的定义和区别，以及分类基础技术。分类技术是数据挖掘中非常重要的一个领域，它涉及到多种不同的方