经典原版书库·数据挖掘：概念与技术（英文版·第3版） [Data Mining:Concepts and Techniques,Third Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 韩家炜 等 著

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据分析
• 算法
• 数据库
• 统计学
• 人工智能
• 模式识别
• 信息检索
• 计算机科学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111374312

版次：1

商品编码：10959179

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 经典原版书库

外文名称：Data Mining:Concepts and Techniques,Third Edition

开本：16开

出版时间：2012-03-01

用纸：胶版纸

页数：70

编辑推荐

　　

　　《经曲原版书库·数据挖掘：概念与技术（英文版·第3版）》特点：引入了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。讨论了一些高级主题，例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。
　　
　　

内容简介

　　当代商业和科学领域大量激增的数据量要求我们采用更加复杂和精细的工具来进行数据分析、处理和挖掘尽管近年来数据挖掘技术取得的长足进展使得我们广泛收集数据越来越容易，但技术的发展依然难以匹配爆炸性的数据增长以及随之而来的大量数据处理需求，因此我们比以往更加迫切地需要新技术和自动化工具来帮助我们将这些数据转换为有用的信息和知识

　　《经曲原版书库·数据挖掘：概念与技术（英文版·第3版）》前版曾被KDnuggets的读者评选为受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极好的教材它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和较新的课题--数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘每章都针对关键专题有单独的指导，提供很好算法，并对怎样将技术运用到实际工作中给出了经过实践检验的实用型规则如果你希望自己能秘练掌握和运用当今最有力的数据挖掘技术，那这本书正是你需要阅读和学习的宝贵资源本书是数据挖掘和知识发现领域声的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的一本书。

作者简介

　　韩家炜， 伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系Abel Bliss教授。由于在数据挖掘和数据库系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，其中包括2004年ACM SIGKDD颁发的很好创新奖，2005年IEEE Computer Society 颁发的技术成就奖，2009年IEEE颁发的W. Wallace McDowell奖。他是ACM和IEEE Fellow，同时还是《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》杂志的主编（2006-2011），以及《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining and Knowledge Discovery》杂志的编委会成员。

　　Micheline Kamber 拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位，她是NSERC Scholar，现在加拿大麦吉尔大学、西蒙-弗雷泽大学及瑞士从事研究工作。

　　Jian Pei（裴健）， 目前是加拿大西蒙-弗雷泽大学计算机学院副教授。2002年，他在Jia wei Han教授的指导下获得西蒙-弗雷泽大学博士学位。

内页插图

精彩书评

　　我们生活在数据洪流的时代。本书向我们展示了如何从这样海量的数据中找到有用知识的方法和技术。较新的第3版显著扩充了数据预处理、挖掘频繁模式、分类和聚类这几个核心章节的内容；还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。本书将是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材。

　　—— Gregory Piatetsky-Shapiro， KDnuggets的总裁

　　

　　Jiawei、Micheline和Jian的教材全景式地讨论了数据挖掘的所有相关方法，从聚类和分类的经典主题，到数据库方法（关联规则、数据立方体），到更新和更高级的主题（SVD/PCA、小波、支持向量机），等等。总的说来，这是一本既讲述经典数据挖掘方法又涵盖大量当代数据挖掘技术的优秀著作，既是教学相长的优秀教材，又对专业人员具有很高的参考价值。

　　—— 摘自卡内基-梅隆大学Christos Faloutsos教授为本书所作序言

目录

Foreword to Second Edition
Preface
Acknowledgments
About the Authors

Chapter1 Introduction
Why Data Mining?
Moving toward the Information Age
Data Mining as the Evolution of Information Technology
What Is Data Mining?
What Kinds of Data Can Be Mined?
Database Data
Data Warehouses
Transactional Data
Other Kinds of Data
What Kinds of Patterns Can Be Mined?
Class/Concept Description: Characterization and Discrimination
Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations
Classification and Regression for Predictive Analysis
Cluster Analysis
Outlier Analysis
Are All Patterns Interesting?
Which Technologies Are Used?
Statistics
Machine Learning
Database Systems and Data Warehouses
Information Retrieval
Which Kinds of Applications Are Targeted?
Business Intelligence
Web Search Engines
Major Issues in Data Mining
Mining Methodology
User Interaction
Efificiency and Scalability
Diversity of Database Types
Data Mining and Society
Summary
Exercises
Bibliographic Notes

Chapter 2 Getting to Know Your Data
Data Objects and Attribute Types
What Is an Attribute?
Nominal Attributes
Binary Attributes
Ordinal Attributes
Numeric Attributes
Discrete versus Continuous Attributes
Basic Statistical Descriptions of Data
Measuring the Central Tendency: Mean, Median, and Mode
Measuring the Dispersion of Data: Range, Quartiles, Variance,
Standard Deviation, and Interquartile Range
Graphic Displays of Basic Statistical Descriptions of Data
Data Visualization
PixeI-Oriented Visualization Techniques
Geometric Projection Visualization Techniques
Icon-Based Visualization Techniques
Hierarchical Visualization Techniques
Visualizing Complex Data and Relations
Measuring Data Similarity and Dissimilarity
Data Matrix versus Dissimilarity Matrix
Proximity Measures for Nominal Attributes
Proximity Measures for Binary Attributes
Dissimilarity of Numeric Data: Minkowski Distance
Proximity Measures for Ordinal Attributes
Dissimilarity for Attributes of Mixed Types
Cosine Similarity
Summary
Exercises
Bibliographic Notes
……
Chapter 3 Data Preprocessing
Chapter 4 Data Warehousing and Online Analytical Processin
Chapter 5 Data Cube Technology
Chapter 6 Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations: Basic Concepts and Methods
Chapter 7 Advanced Pattern Mining
Chapter 8 Classification: Basic Concepts
Chapter 9 Classification: Advanced Methods
Chapter 10 Cluster Analysis: Basic Concepts and I~ethods
Chapter 11 Advanced Cluster Analysis
Chapter 12 Outlier Detection
Chapter 13 Data Mining Trends and Research Frontiers
Bibliography
Index

前言/序言

《经典原版书库·数据挖掘：概念与技术（英文版·第3版）》 引言：数据洪流中的智慧之光 我们正身处一个信息爆炸的时代，数据的产生速度和规模以前所未有的速度增长。从互联网上的海量文本、社交媒体的互动信息，到传感器产生的实时读数、基因序列的复杂编码，数据如同奔腾不息的河流，蕴藏着巨大的价值和潜力。然而，原始数据本身往往杂乱无章、难以理解，要从中提炼出有用的知识、洞察和规律，我们需要一套系统性的方法和工具。这正是“数据挖掘”（Data Mining）这门学科的核心任务。 《经典原版书库·数据挖掘：概念与技术（英文版·第3版）》并非一本简单的技术手册，它是一部深刻探索数据背后奥秘的经典之作。本书系统地阐述了数据挖掘的 foundational principles，旨在帮助读者构建对这一领域全面而深入的理解。它不仅仅关注“如何做”，更重要的是“为什么这么做”，引领读者思考数据挖掘的本质、目标以及其在各个领域的广泛应用。 第一部分：数据挖掘的基础——理解数据的本质与准备 在深入挖掘数据之前，我们必须先认识数据本身。本书的开篇部分，深入浅出地介绍了数据挖掘所要面对的各种数据类型，包括数值型、类别型、序数型等，以及它们各自的特点和潜在的处理难点。数据的质量直接影响到挖掘结果的准确性和可靠性，因此，数据预处理（Data Preprocessing）被提升到了至关重要的地位。 本书细致地讲解了数据预处理的几个关键环节： 数据清洗（Data Cleaning）： 现实世界的数据往往充斥着噪声、缺失值和不一致性。如何有效地识别和处理这些问题，例如采用插补法填充缺失值、平滑噪声数据，或是检测和移除异常值，是保证后续分析质量的第一步。这部分内容不仅提供了理论指导，更结合实际案例，让读者掌握实用的技术。 数据集成（Data Integration）： 在很多场景下，数据来自不同的源头，可能存在格式不统一、语义冲突等问题。如何将这些异构数据进行有效地整合，形成一个统一的数据视图，是数据挖掘工作的重要前提。本书将介绍如何识别和解决数据冗余、元组重复等挑战。 数据变换（Data Transformation）： 为了更好地适应特定的挖掘算法，原始数据可能需要进行一系列的变换。这包括将数据进行归一化（Normalization）或标准化（Standardization），以消除量纲的影响；将数据进行离散化（Discretization），将连续型属性转化为类别型属性；以及特征构造（Feature Construction），从现有属性中创造出更具信息量的特征。这些技术能够极大地提升数据挖掘模型的性能。 数据约简（Data Reduction）： 当数据集规模过大时，过多的属性或记录可能会导致“维度灾难”或计算效率低下。本书将探讨如何通过特征选择（Feature Selection），识别和保留最重要的特征，移除冗余或不相关的特征；以及维度约简（Dimensionality Reduction）技术，例如主成分分析（PCA），将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留数据的主要信息。 第二部分：核心挖掘技术——洞察数据中的模式 数据预处理为后续的挖掘工作打下了坚实的基础。本书的第二部分，也是最核心的部分，系统地介绍了数据挖掘的各种主要技术，它们如同不同的工具，能够帮助我们从数据中发掘出隐藏的模式和知识。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 这是数据挖掘中最经典和最广为人知的技术之一，其代表性问题是“购物篮分析”。例如，发现购买牛奶的顾客很可能也会购买面包。本书深入讲解了如何高效地发现频繁项集（Frequent Itemsets）以及从中生成强关联规则。从Apriori算法到FP-growth算法，本书清晰地阐述了这些算法的原理、优缺点以及实际应用。理解关联规则，不仅能帮助企业优化产品摆放、制定营销策略，更能揭示事物之间的潜在联系。 分类（Classification）： 分类任务的目标是将数据项分配到预定义的类别中。这在很多实际问题中都至关重要，例如垃圾邮件检测、客户流失预测、疾病诊断等。本书详细介绍了多种经典的分类算法： 决策树（Decision Trees）： 以其直观易懂的结构和解释性而闻名，本书会讲解ID3、C4.5、CART等算法的构建原理，以及如何处理过拟合问题。 贝叶斯分类器（Bayesian Classifiers）： 基于概率论，如朴素贝叶斯，能够有效地处理高维数据。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 一种强大的分类器，在处理非线性可分数据方面表现出色。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 一种简单而有效的懒惰学习算法。 集成学习（Ensemble Learning）： 如随机森林（Random Forests）和梯度提升（Gradient Boosting），通过组合多个弱分类器来获得更强大的预测能力。 聚类（Clustering）： 与分类不同，聚类是一种无监督学习（Unsupervised Learning）技术，其目标是将相似的数据项分组到不同的簇中，而无需预先知道类别信息。聚类在市场细分、异常检测、图像分割等领域有着广泛的应用。本书重点介绍了几种主流的聚类方法： 划分式聚类（Partitioning Methods）： 如K-Means算法，通过迭代优化簇中心来划分数据。 层次式聚类（Hierarchical Methods）： 构建一个数据的层次结构，如凝聚式聚类和分裂式聚类。 基于密度的聚类（Density-Based Methods）： 如DBSCAN，能够发现任意形状的簇，并对噪声不敏感。 异常检测（Outlier Detection / Anomaly Detection）： 识别数据中与大多数模式显著不同的数据点，通常被称为异常值或离群点。异常检测在金融欺诈检测、网络入侵检测、工业设备故障预警等领域具有不可替代的作用。本书将探讨基于统计、基于距离、基于密度以及基于模型等多种异常检测方法。 回归（Regression）： 回归与分类类似，但其目标是预测一个连续的数值型输出，而不是一个类别。例如，预测房价、股票价格、气温等。本书将介绍线性回归、多项式回归等经典回归模型，以及如何评估回归模型的性能。 第三部分：高级主题与应用——拓展视野与深入实践 在掌握了基本的数据挖掘技术之后，本书的第三部分将带领读者探索更高级的主题，并展示数据挖掘在各个领域的实际应用。 模型评估与选择（Model Evaluation and Selection）： 任何挖掘模型都需要进行严格的评估，以衡量其性能并选择最优模型。本书将介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并探讨交叉验证（Cross-Validation）等模型选择技术，以避免过拟合，确保模型的泛化能力。 文本挖掘（Text Mining）： 随着互联网上文本数据的爆炸式增长，从海量文本中提取有用信息变得尤为重要。本书将介绍文本预处理技术，如分词（Tokenization）、词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization），以及词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF等文本表示方法，并探讨情感分析（Sentiment Analysis）、主题模型（Topic Modeling）等文本挖掘技术。 空间数据挖掘（Spatial Data Mining）： 关注地理空间数据中的模式发现，例如区域性疾病的流行模式、交通流量的时空演变等。 时序数据挖掘（Time-Series Data Mining）： 分析具有时间顺序的数据，如股票价格、销售额、天气数据等，从中发现趋势、周期性、季节性等模式。 图数据挖掘（Graph Data Mining）： 分析由节点和边组成的图结构数据，如社交网络、知识图谱等，从中发现社区结构、重要节点等。 数据挖掘的部署与应用（Deployment and Applications of Data Mining）： 最终，数据挖掘的价值体现在实际应用中。本书将讨论如何将挖掘出的模型部署到实际业务流程中，并展示数据挖掘在电子商务、金融、医疗、科学研究等众多领域的成功案例，激发读者将所学知识应用于解决现实世界的问题。 结语：面向未来的数据智慧 《经典原版书库·数据挖掘：概念与技术（英文版·第3版）》是一本为任何希望深入理解和掌握数据挖掘的专业人士、研究人员、学生以及对数据分析充满热情的人士而设计的宝贵资源。它不仅提供了丰富和扎实的理论基础，更通过清晰的解释和翔实的案例，让抽象的概念变得触手可及。 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据挖掘不再是一个新兴的、边缘化的学科，而是驱动创新、赋能决策、创造价值的关键技术。掌握数据挖掘，就是掌握一种洞察数据、理解世界、创造未来的强大能力。本书将是你踏入数据挖掘殿堂，解锁数据潜能，实现智慧飞跃的得力助手。它鼓励读者带着好奇心和探索精神，在这片充满机遇的数据海洋中，发现属于自己的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书《数据挖掘：概念与技术》（英文版·第3版）给我最大的感受就是，它不愧是“经典”二字。市面上关于数据挖掘的书籍琳琅满目，但很多都流于表面，或者侧重于某个特定算法的应用。而这本则是一部百科全书式的著作，它系统地、全面地覆盖了数据挖掘的各个核心领域。从数据的采集、清洗、集成、变换，到最终的模式发现和评估，每一个环节都进行了深入的讲解。我尤其对书中关于数据预处理的部分印象深刻，因为在实际工作中，这往往是耗时最长、也是最容易被忽视的环节。这本书强调了预处理的重要性，并提供了多种有效的方法和技巧，这让我意识到，一个好的数据挖掘项目，离不开扎实的数据准备工作。此外，书中还对不同算法的适用性进行了细致的分析，帮助读者根据具体问题选择最合适的工具。虽然作为一本英文原版书，阅读起来需要一定的语言基础，但其内容的深度和广度，绝对值得付出这份努力。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一份宝贵的知识宝库，每次翻阅都能有新的发现和体会。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《数据挖掘：概念与技术》（英文版·第3版）这本书的学术性非常强，内容严谨且条理清晰。它更像是一篇高质量的学术论文集，而不是一本轻松的读物。书中深入浅出地讲解了数据挖掘的各种理论基础和核心算法，对于想要深入理解数据挖掘底层原理的读者来说，这本书是极佳的选择。我特别喜欢它在讲解算法时，严谨的数学推导和清晰的逻辑链条，这让我能够真正理解算法是如何工作的，而不是仅仅记住一个公式或者一个流程。书中还涉及了一些高级的话题，比如关于隐私保护和数据安全在数据挖掘中的考量，这些都是当前非常重要且具有挑战性的领域。阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个严谨的学术研讨会，与顶尖的学者们一同探讨数据挖掘的前沿问题。当然，由于其学术性，阅读门槛相对较高，需要读者具备一定的数学和计算机科学基础。但如果你真的想在数据挖掘领域有所建树，这本书绝对是绕不开的经典。它会让你在学术的海洋中，找到方向，并获得深刻的启迪。

评分☆☆☆☆☆

终于把这本《数据挖掘：概念与技术》（英文版·第3版）翻完了，虽然是第三版，但感觉很多内容还是相当前沿且有深度的。拿到书的时候，就被它厚实的体量和密集的文字吓了一跳，但真正坐下来啃的时候，才发现这厚重背后蕴含的知识是多么的扎实。从最基础的数据预处理，到各种复杂的挖掘算法，这本书都给出了详尽的解释和理论推导。我尤其喜欢它在讲解算法时，不仅给出了数学公式，还常常配以直观的图示和易于理解的例子，这对于我这种非科班出身，但又对数据挖掘充满兴趣的读者来说，简直是福音。书中对各种概念的定义都非常严谨，很少有模糊不清的地方，这让我在学习过程中能够建立起非常牢固的理论基础。而且，书中也提及了一些实际应用案例，虽然篇幅不多，但足以让我感受到这些理论是如何落地到解决实际问题的，这极大地激发了我进一步探索的动力。总而言之，这是一本值得反复阅读、细细品味的经典之作，它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的导师，引领我一步步走进数据挖掘的奇妙世界。

评分☆☆☆☆☆

老实说，拿到这本《数据挖掘：概念与技术》（英文版·第3版）的时候，并没有抱太大期望，觉得这种老牌的教材可能内容会有些陈旧，但事实证明，我的想法错得离谱。这本书的内容组织非常巧妙，逻辑性极强，从数据的视角出发，层层递进地揭示了数据挖掘的奥秘。我最欣赏的是它对概念的阐释方式，非常具有启发性，不会直接给出答案，而是通过提出问题，引导读者自己去思考，去探索。书中涉及的算法种类繁多，从经典的关联规则挖掘，到聚类分析，再到分类和回归，每一部分都讲解得鞭辟入里，而且不仅仅是介绍算法本身，还深入剖析了算法的优缺点、适用场景以及如何进行性能评估。这一点对于想要深入理解数据挖掘原理，而不是仅仅停留在调包侠阶段的读者来说，至关重要。读这本书的过程中，我经常会停下来，思考书中的例子，尝试自己去复现一些简单的算法，这种主动的学习过程让我收获颇丰。虽然有时候阅读会遇到一些技术性的术语，需要查阅一些额外的资料，但这恰恰是学习的乐趣所在，它逼迫我去主动学习，去掌握更广泛的知识。

评分☆☆☆☆☆

第一次接触《数据挖掘：概念与技术》（英文版·第3版）这本书，就被它庞大的知识体系和清晰的结构所吸引。作者们以一种非常系统的方式，为我们勾勒出了数据挖掘的全貌。从数据探索性分析到各种挖掘任务的实现，这本书都进行了详尽的阐述。我特别喜欢它对不同算法的比较和分析，能够帮助我理解它们各自的优势和局限性，以及在何种场景下应该选择哪种算法。书中也提及了一些实际的应用场景，虽然篇幅不多，但足以让我看到数据挖掘在现实世界中的巨大潜力。这本书的语言风格非常直接且专业，没有过多的修饰，直击核心。这对于追求效率和知识本身的读者来说，是非常友好的。当然，这本书的厚度和信息量也意味着需要投入大量的时间和精力去消化。但我相信，对于任何一个想要深入理解数据挖掘，并且愿意付出努力的人来说，这本书绝对是一笔宝贵的财富。它就像一座灯塔，指引着我在数据挖掘的道路上，不断前行，不断探索更深层次的知识。

评分☆☆☆☆☆

数据挖掘的经典书，没得说，非常好

评分☆☆☆☆☆

影印的很清楚，装订结实。书的内容嘛，经典的书，自然没得说。

评分☆☆☆☆☆

英文原版的好书~很厚很结实！很喜欢

评分☆☆☆☆☆

本来想收中文版，看到英文的出到最新版了，就买这个好了

评分☆☆☆☆☆

老师推荐购买的，说是数据挖掘必备经典。就是书刚拿到手，扉页就掉胶了，有点不爽，可能是因为书太厚的原因吧，在京东买了很多次数，这是第一次出现这种情况，不过不影响阅读，无大碍，给好评！推荐购买！

评分☆☆☆☆☆

好书，已经买了很多次给学生了

评分☆☆☆☆☆

老公买的，还不错

评分☆☆☆☆☆

书很好。老公很喜欢，就是活动不大，希望多做活动

评分☆☆☆☆☆

经典好书，概念非常清楚。