数据挖掘导论（英文版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 谭，斯坦巴克，库马尔 著

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 数据分析
• 统计学习
• 模式识别
• 算法
• 数据库
• 商业智能
• 数据科学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111316701

版次：1

商品编码：10350780

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 经典原版书库

开本：16开

出版时间：2010-09-01

用纸：胶版纸

页数：769

内容简介

《数据挖掘导论（英文版）》全面介绍了数据挖掘的理论和方法，着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题，涉及学科领域众多，适用面广。书中涵盖5个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。·不需要数据库背景。只需要很少的统计学或数学背景知识。·网上配套教辅资源丰富，包括PPT、习题解答、数据集等。

目录

Preface
1 Introduction
1.1 What Is Data Mining?
1.2 Motivating Challenges
1.3 The Origins of Data Mining
1.4 Data Mining Tasks
1.5 Scope and Organization of the Book
1.6 Bibliographic Notes
1.7 Exercises
2 Data
2.1 Types of Data
2.1.1 Attributes and Measurement
2.1.2 Types of Data Sets
2.2 Data Quality
2.2.1 Measurement and Data Collection Issues
2.2.2 Issues Related to Applications
2.3 Data Preprocessing
2.3.1 Aggregation
2.3.2 Sampling
2.3.3 Dimensionality Reduction
2.3.4 Feature Subset Selection
2.3.5 Feature Creation
2.3.6 Discretization and Binarization
2.3.7 Variable Transformation
2.4 Measures of Similarity and Dissimilarity
2.4.1 Basics
2.4.2 Similarity and Dissimilarity between Simple Attributes.
2.4.3 Dissimilarities between Data Objects
2.4.4 Similarities between Data Objects
2.4.5 Examples of Proximity Measures
2.4.6 Issues in Proximity Calculation
2.4.7 Selecting the Right Proximity Measure
2.5 Bibliographic Notes
2.6 Exercises
3 Exploring Data
3.1 The Iris Data Set
3.2 Summary Statistics
3.2.1 Frequencies and the Mode
3.2.2 Percentiles
3.2.3 Measures of Location: Mean and Median
3.2.4 Measures of Spread: Range and Variance
3.2.5 Multivariate Summary Statistics
3.2.6 Other Ways to Summarize the Data
3.3 Visualization
3.3.1 Motivations for Visualization
3.3.2 General Concepts
3.3.3 Techniques
3.3.4 Visualizing Higher-Dimensional Data
3.3.5 Do's and Don'ts
3.4 OLAP and Multidimensional Data Analysis
3.4.1 Representing Iris Data as a Multidimensional Array
3.4.2 Multidimensional Data: The General Case
3.4.3 Analyzing Multidimensional Data
3.4.4 Final Comments on Multidimensional Data Analysis
3.5 Bibliographic Notes
3.6 Exercises
Classification:
4 Basic Concepts, Decision Trees, and Model Evaluation
4.1 Preliminaries
4.2 General Approach to Solving a Classification Problem
4.3 Decision Tree Induction
4.3.1 How a Decision Tree Works
4.3.2 How to Build a Decision Tree
4.3.3 Methods for Expressing Attribute Test Conditions .
4.3.4 Measures for Selecting the Best Split
4.3.5 Algorithm for Decision Tree Induction
4.3.6 An Example: Web Robot Detection
4.3.7 Characteristics of Decision Tree Induction
4.4 Model Overfitting
4.4.1 Overfitting Due to Presence of Noise
4.4.2 Overfitting Due to Lack of Representative Samples .
4.4.3 Overfitting and the Multiple Comparison Procedure
4.4.4 Estimation of Generalization Errors
4.4.5 Handling Overfitting in Decision Tree Induction . .
4.5 Evaluating the Performance of a Classifier
4.5.1 Holdout Method
4.5.2 Random Subsampling
4.5.3 Cross-Validation
4.5.4 Bootstrap
4.6 Methods for Comparing Classifiers
4.6.1 Estimating a Confidence Interval for Accuracy
4.6.2 Comparing the Performance of Two Models
4.6.3 Comparing the Performance of Two Classifiers
4.7 Bibliographic Notes
4.8 Exercises
5 Classification: Alternative Techniques
6 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms

精彩书摘

Pang.Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授，主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。他的研究主要关注于为广泛的应用（包括医学信息学、地球科学、社会网络、Web挖掘和计算机安全）开发适用的数据挖掘算法。
Michael Steinbach拥有明尼苏达大学数学学士学位、统计学硕士学位和计算机科学博士学位，现为明尼苏达大学双城分校计算机科学与工程系助理研究员。
Vipin Kumar现为明尼苏达大学计算机科学与工程系主任和William Norris教授。1 988年至2005年。他曾担任美国陆军高性能计算研究中心主任。
……

前言/序言

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探索知识的深层脉络：数据挖掘的原理与实践 在这个信息爆炸的时代，数据已成为一种极其宝贵的资源。从海量的信息洪流中提炼出有价值的洞察，洞察商业趋势，预测客户行为，发现科学规律，这些曾经遥不可及的梦想，如今正随着“数据挖掘”技术的飞速发展而成为现实。本书并非一本简单的技术手册，它更像是一场引人入胜的知识探索之旅，旨在为读者揭示数据背后隐藏的深层脉络，理解并掌握从无序数据中构建有序知识的方法论。 一、数据挖掘：从“淘金”到“炼金”的智慧升华 “数据挖掘”（Data Mining）一词，以其生动的比喻，形象地描绘了从庞杂的数据集中寻找有价值“金矿”的过程。然而，数据挖掘的内涵远不止于此，它是一门融合了统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等多个学科的交叉领域，其核心在于利用先进的算法和技术，从大规模数据中发现隐藏的、事先未知的、具有潜在应用价值的模式、规律和知识。 本书将带领读者深入理解数据挖掘的本质。我们不会止步于罗列各种算法，而是会深入探讨这些算法背后的数学原理、统计学基础以及它们如何被设计来解决现实世界中的问题。这不仅仅是学习如何“使用”工具，更是理解“为什么”它们能工作，以及如何在不同的场景下做出最优选择。我们将从最基础的概念讲起，比如数据的类型、数据的预处理，到核心的数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、异常检测等，层层递进，构建起读者对数据挖掘技术体系的全面认知。 二、穿越数据迷雾：预处理与探索性数据分析的关键作用 在真正的“挖掘”开始之前，数据的“质量”是决定最终成果的关键。原始数据往往充斥着噪声、缺失值、不一致性，甚至可能存在偏差。本书将投入大量篇幅，详细阐述数据预处理的各个环节及其重要性。我们将探讨如何有效地处理缺失值，例如使用均值、中位数填充，或更复杂的插补方法；如何识别和处理异常值，它们可能是错误输入，也可能隐藏着重要的信息；如何进行数据规范化和标准化，使不同量纲的数据能够公平地参与后续分析；以及如何进行特征选择和特征提取，去除冗余信息，突出关键特征，以提高模型的效率和准确性。 与此同时，探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）作为数据挖掘的“侦查”阶段，其价值不容忽视。本书将介绍多种可视化技术和统计方法，帮助读者在建模之前，对数据有一个直观的了解。通过散点图、直方图、箱线图、相关性矩阵等工具，我们可以初步洞察数据分布、变量之间的关系、潜在的模式和离群点。EDA不仅能帮助我们发现数据中的问题，更能为我们选择合适的挖掘算法提供重要的线索，甚至直接发现一些有价值的业务洞察。 三、解锁数据潜能：核心数据挖掘技术的深度解析 本书将系统性地介绍并深入解析数据挖掘的几大核心技术。 分类（Classification）与预测（Prediction）： 这是数据挖掘中最常见的任务之一，目标是根据已知数据建立模型，预测未知数据的类别或数值。我们将从经典的决策树、支持向量机（SVM）讲起，逐步深入到集成学习方法，如随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting），以及神经网络和深度学习在分类预测中的应用。我们会详细讨论各种算法的优缺点、适用场景，以及模型评估的各种指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，帮助读者学会如何构建鲁棒且高精度的分类预测模型。 聚类（Clustering）： 聚类旨在将相似的数据对象分组，使其内部相似度尽可能大，而不同组之间相似度尽可能小，而无需预先知道数据的类别。我们将探讨经典的K-Means算法，理解其原理和局限性，并介绍层次聚类、DBSCAN等更复杂的聚类方法。聚类在客户分群、市场细分、文档归类等方面有着广泛的应用，本书将通过实例展示如何利用聚类技术发现数据中的隐藏结构。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 关联规则挖掘的目标是发现数据项之间有趣的关联关系，最经典的例子便是“购物篮分析”，如“购买了面包的顾客，很有可能也会购买牛奶”。我们将深入理解Apriori算法的原理，学习如何生成频繁项集和关联规则，并探讨置信度、支持度等评估指标。关联规则在零售、推荐系统、Web使用行为分析等领域发挥着重要作用。 异常检测（Anomaly Detection）： 异常检测旨在识别数据集中与大多数数据显著不同的数据点或模式。这些异常可能代表着欺诈行为、设备故障、网络攻击，也可能预示着新的商业机会。我们将介绍基于统计学、基于密度、基于距离以及基于机器学习的多种异常检测技术。 回归分析（Regression Analysis）： 回归分析用于建立变量之间的数量关系模型，以预测连续型数值。我们将从简单的线性回归开始，介绍多项式回归、岭回归、Lasso回归等，并探讨回归模型的评估指标，如均方误差（MSE）、决定系数（R-squared）等。 四、构建智能系统：模型评估、选择与应用 数据挖掘不仅仅是算法的堆砌，更是一项工程。本书将强调模型评估和选择的艺术。我们不能仅仅看模型在训练集上的表现，更要关注其在未知数据上的泛化能力。交叉验证、留出法等评估技术将是本书的重要组成部分。同时，我们还将探讨如何根据具体的业务问题和数据特点，选择最合适的挖掘技术和算法，并对模型的性能进行细致的分析和调优。 此外，本书将不仅仅局限于理论的讲解，更会结合大量实际案例，展示数据挖掘技术如何在各个领域发挥作用。从金融风控、市场营销、医疗健康，到科学研究、智慧城市，我们将看到数据挖掘如何为这些领域带来变革性的力量。通过案例分析，读者可以更直观地理解理论知识的应用场景，并从中获得启发，将所学技能应用于自己的实践中。 五、走向未来：数据挖掘的挑战与前沿 数据挖掘领域正在不断发展，新的挑战和机遇层出不穷。本书的最后部分将展望数据挖掘的未来，探讨大数据时代的挑战，如数据的规模、速度、多样性带来的处理难题；隐私保护和伦理道德问题；以及可解释性AI（Explainable AI）的重要性，即如何让人们理解模型的决策过程。我们将触及一些前沿领域，如深度学习在数据挖掘中的最新进展、图数据挖掘、文本挖掘、时序数据挖掘等，为读者开启通往更广阔数据科学世界的大门。 本书的特色： 理论与实践并重： 既有严谨的数学和统计学原理讲解，又不乏贴合实际的应用案例和算法演示。 循序渐进的结构： 从基础概念到高级技术，逻辑清晰，易于读者逐步掌握。 丰富的可视化辅助： 通过图表和可视化手段，帮助读者更直观地理解抽象概念。 前沿视角： 涵盖了数据挖掘领域的最新发展和未来趋势。 培养独立思考能力： 鼓励读者不仅掌握工具，更能理解其背后的原理，并在实际问题中灵活运用。 无论您是计算机科学、统计学、工程学的学生，还是对数据分析充满热情的研究者、从业者，本书都将是您深入了解数据挖掘、开启数据驱动决策之旅的理想伴侣。它将赋能您从海量数据中挖掘出隐藏的智慧，为您的工作和研究带来深刻的洞察与价值。

评分☆☆☆☆☆

我不得不提的是，这本书在论述深度和广度上都表现出了极高的水准。作者并没有止步于介绍一些基础的、入门级的算法，而是有选择性地深入探讨了一些更高级、更具挑战性的技术。例如，在讨论分类算法时，除了朴素贝叶斯和支持向量机，他还详细讲解了决策树的构建过程，包括信息增益、基尼系数等概念，并且深入剖析了剪枝技术的必要性。在聚类部分，除了K-Means，还对层次聚类和DBSCAN等算法进行了深入的介绍，并分析了它们各自的优缺点以及适用场景。更让我眼前一亮的是，书中还触及了一些当前数据挖掘领域的热点话题，比如降维技术（PCA、t-SNE）、集成学习（Bagging、Boosting）以及一些基本的文本挖掘技术。虽然这些章节的讲解可能比前面的基础部分更加深入，需要读者具备一定的数学基础和抽象思维能力，但作者始终保持着清晰的逻辑和严谨的推导，让我即使在遇到一些复杂的数学公式时，也能找到理解的路径。这种既有广度又有深度的内容安排，使得这本书能够满足不同层次读者的需求，对于新手来说是一本绝佳的入门读物，对于有一定基础的读者来说，也能提供新的视角和更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象。它采用了一种简洁而现代的风格，主体颜色是深邃的蓝色，如同浩瀚的宇宙，又像是数据海洋的深邃。中央是一幅抽象的图案，由无数闪烁的光点和交织的线条构成，隐喻着数据之间的复杂联系和隐藏的模式。字体设计也很考究，书名“Introduction to Data Mining”以清晰、有力的白色字体呈现，下方副标题“A Reader's Perspective”则以更为柔和但同样醒目的银灰色字体出现，营造出一种既专业又不失亲切感的视觉体验。翻开书本，纸张的质感也非常舒适，不是那种廉价的、容易泛黄的纸张，而是略带哑光的、厚实而坚韧的纸张，散发出淡淡的书香，让人在阅读时能感受到一种沉浸式的体验，仿佛即将开启一段探索知识的旅程。装订也非常牢固，即使经常翻阅，也不担心书页脱落。总的来说，单从书籍的外在呈现来看，这本书就已经成功地吸引了我，并让我对其中蕴含的内容充满了期待。这种精心设计的封面不仅仅是为了美观，更是作者团队对内容严谨性的一个侧面展现，传递出一种“内容同样精彩”的信号，让人迫不及待地想深入探索。

评分☆☆☆☆☆

在阅读的初期，我被作者清晰而循序渐进的写作风格深深吸引。他/她仿佛是一位经验丰富的老友，耐心地引导着我这个初学者一步步走进数据挖掘的奇妙世界。一开始，并没有直接抛出复杂的算法或晦涩的理论，而是从数据挖掘的本质、应用场景以及它在当今社会中的重要性入手，用生动形象的比喻和贴近生活的例子来解释抽象的概念。例如，在描述数据预处理的重要性时，作者引用了“垃圾进，垃圾出”的经典谚语，并详细阐述了数据清洗、特征选择等步骤如何帮助我们摆脱低质量数据的困扰。接着，他又循序渐进地介绍了各种基础的数据挖掘技术，比如关联规则挖掘、分类、聚类等，并且在介绍每一种技术时，都会先解释其核心思想，然后给出相应的数学模型，最后再通过精心挑选的案例来展示其在实际问题中的应用。整个过程就像是在拆解一个精密的仪器，作者先告诉你它的整体功能，再一层一层地解析每个部件的作用，直到你完全理解它的运作原理。我特别欣赏的是，作者在解释一些关键概念时，会适时地插入一些历史背景或者发展脉络，这让我不仅知其然，更知其所以然，对数据挖掘技术的发展有了更宏观的认识。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，更像是一场与作者思想的对话。他/她并非简单地罗列知识点，而是通过巧妙的提问、引人深思的讨论，引导读者主动去思考数据挖掘背后的逻辑和哲学。在介绍某个算法时，作者会适时地抛出一些“为什么”和“如何改进”的问题，鼓励读者去探索算法的局限性，并思考可能的优化方向。这种互动式的写作风格，极大地激发了我学习的主动性和批判性思维。书中还包含了一些“进阶阅读”的建议，列举了一些相关的学术论文和更专业的书籍，为那些希望进一步深入研究的读者提供了清晰的指引。这充分体现了作者的“教学初心”，他/她希望读者不仅仅是被动地接受知识，而是能够真正地掌握数据挖掘的思想精髓，并具备独立解决问题的能力。在阅读过程中，我感觉自己不仅仅是在学习一项技术，更是在培养一种思维方式，一种从海量数据中洞察规律、提取价值的能力。这本书不仅仅是一本教材，更是一位良师益友，指引我在数据驱动的时代，如何更聪明、更有效地去理解和利用数据。

评分☆☆☆☆☆

本书在理论讲解和实践操作之间的平衡把握得恰到好处，这对于我这样既想理解原理又想动手实践的读者来说，无疑是一个巨大的福音。作者在每一章节都不仅仅停留在概念的阐述，而是会提供详细的算法步骤、伪代码，甚至是一些常用的工具和库的介绍。我尝试着跟着书中的示例代码，在自己的电脑上复现了一些基本的模型，比如使用Python的Scikit-learn库进行K-Means聚类，或者使用Apriori算法发现超市购物篮中的关联规则。令人惊喜的是，书中提供的代码示例清晰易懂，并且大多数可以直接运行，只需稍作修改即可适应自己的数据集。作者还非常细心地指出了一些潜在的陷阱和需要注意的细节，比如在进行数据划分时如何避免数据泄露，或者在评估模型性能时应该关注哪些指标。这些实践性的指导，让我在理论学习之余，能够获得真实的动手体验，加深对知识的理解和记忆。有时候，即使理论理解得再透彻，如果没有实际操作的经验，总觉得少了点什么。这本书恰恰填补了这个空白，让我感觉自己不只是在“读”一本数据挖掘的书，而是在“做”数据挖掘。

评分☆☆☆☆☆

挺不错的，在看。在看。在看。

评分☆☆☆☆☆

“你要学习的话，就看原版的”

评分☆☆☆☆☆

经典教材，但是感觉没有中文版看起来方便。

评分☆☆☆☆☆

斤斤计较斤斤计较斤斤计较斤斤计较

评分☆☆☆☆☆

斤斤计较斤斤计较斤斤计较斤斤计较

评分☆☆☆☆☆

好书，学习数据挖掘 。

评分☆☆☆☆☆

东西送朋友的，朋友说不错。

评分☆☆☆☆☆

字真的有点小，印刷质量真的比较一般。

评分☆☆☆☆☆

书很不错，会好好看看的～