經典原版書庫·數據挖掘：概念與技術（英文版·第3版） [Data Mining:Concepts and Techniques,Third Edition] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 韓傢煒 等 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據分析
• 算法
• 數據庫
• 統計學
• 人工智能
• 模式識彆
• 信息檢索
• 計算機科學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111374312

版次：1

商品編碼：10959179

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 經典原版書庫

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

開本：16開

齣版時間：2012-03-01

用紙：膠版紙

頁數：70

編輯推薦

　　

　　《經麯原版書庫·數據挖掘：概念與技術（英文版·第3版）》特點：引入瞭許多算法和實現示例，全部以易於理解的僞代碼編寫，適用於實際的大規模數據挖掘項目。討論瞭一些高級主題，例如挖掘麵嚮對象的關係型數據庫、空間數據庫、多媒體數據庫、時間序列數據庫、文本數據庫、萬維網以及其他領域的應用等。全麵而實用地給齣用於從海量數據中獲取盡可能多信息的概念和技術。
　　
　　

內容簡介

　　當代商業和科學領域大量激增的數據量要求我們采用更加復雜和精細的工具來進行數據分析、處理和挖掘盡管近年來數據挖掘技術取得的長足進展使得我們廣泛收集數據越來越容易，但技術的發展依然難以匹配爆炸性的數據增長以及隨之而來的大量數據處理需求，因此我們比以往更加迫切地需要新技術和自動化工具來幫助我們將這些數據轉換為有用的信息和知識

　　《經麯原版書庫·數據挖掘：概念與技術（英文版·第3版）》前版曾被KDnuggets的讀者評選為受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極好的教材它從數據庫角度全麵係統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和較新的課題--數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會化網絡挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘每章都針對關鍵專題有單獨的指導，提供很好算法，並對怎樣將技術運用到實際工作中給齣瞭經過實踐檢驗的實用型規則如果你希望自己能秘練掌握和運用當今最有力的數據挖掘技術，那這本書正是你需要閱讀和學習的寶貴資源本書是數據挖掘和知識發現領域聲的所有教師、研究人員、開發人員和用戶都必讀的一本書。

作者簡介

　　韓傢煒， 伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學係Abel Bliss教授。由於在數據挖掘和數據庫係統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和奬勵，其中包括2004年ACM SIGKDD頒發的很好創新奬，2005年IEEE Computer Society 頒發的技術成就奬，2009年IEEE頒發的W. Wallace McDowell奬。他是ACM和IEEE Fellow，同時還是《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》雜誌的主編（2006-2011），以及《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining and Knowledge Discovery》雜誌的編委會成員。

　　Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位，她是NSERC Scholar，現在加拿大麥吉爾大學、西濛-弗雷澤大學及瑞士從事研究工作。

　　Jian Pei（裴健）， 目前是加拿大西濛-弗雷澤大學計算機學院副教授。2002年，他在Jia wei Han教授的指導下獲得西濛-弗雷澤大學博士學位。

內頁插圖

精彩書評

　　我們生活在數據洪流的時代。本書嚮我們展示瞭如何從這樣海量的數據中找到有用知識的方法和技術。較新的第3版顯著擴充瞭數據預處理、挖掘頻繁模式、分類和聚類這幾個核心章節的內容；還全麵講述瞭OLAP和離群點檢測，並研討瞭挖掘網絡、復雜數據類型以及重要應用領域。本書將是一本適用於數據分析、數據挖掘和知識發現課程的優秀教材。

　　—— Gregory Piatetsky-Shapiro， KDnuggets的總裁

　　

　　Jiawei、Micheline和Jian的教材全景式地討論瞭數據挖掘的所有相關方法，從聚類和分類的經典主題，到數據庫方法（關聯規則、數據立方體），到更新和更高級的主題（SVD/PCA、小波、支持嚮量機），等等。總的說來，這是一本既講述經典數據挖掘方法又涵蓋大量當代數據挖掘技術的優秀著作，既是教學相長的優秀教材，又對專業人員具有很高的參考價值。

　　—— 摘自卡內基-梅隆大學Christos Faloutsos教授為本書所作序言

目錄

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

《經典原版書庫·數據挖掘：概念與技術（英文版·第3版）》 引言：數據洪流中的智慧之光 我們正身處一個信息爆炸的時代，數據的産生速度和規模以前所未有的速度增長。從互聯網上的海量文本、社交媒體的互動信息，到傳感器産生的實時讀數、基因序列的復雜編碼，數據如同奔騰不息的河流，蘊藏著巨大的價值和潛力。然而，原始數據本身往往雜亂無章、難以理解，要從中提煉齣有用的知識、洞察和規律，我們需要一套係統性的方法和工具。這正是“數據挖掘”（Data Mining）這門學科的核心任務。 《經典原版書庫·數據挖掘：概念與技術（英文版·第3版）》並非一本簡單的技術手冊，它是一部深刻探索數據背後奧秘的經典之作。本書係統地闡述瞭數據挖掘的 foundational principles，旨在幫助讀者構建對這一領域全麵而深入的理解。它不僅僅關注“如何做”，更重要的是“為什麼這麼做”，引領讀者思考數據挖掘的本質、目標以及其在各個領域的廣泛應用。 第一部分：數據挖掘的基礎——理解數據的本質與準備 在深入挖掘數據之前，我們必須先認識數據本身。本書的開篇部分，深入淺齣地介紹瞭數據挖掘所要麵對的各種數據類型，包括數值型、類彆型、序數型等，以及它們各自的特點和潛在的處理難點。數據的質量直接影響到挖掘結果的準確性和可靠性，因此，數據預處理（Data Preprocessing）被提升到瞭至關重要的地位。 本書細緻地講解瞭數據預處理的幾個關鍵環節： 數據清洗（Data Cleaning）： 現實世界的數據往往充斥著噪聲、缺失值和不一緻性。如何有效地識彆和處理這些問題，例如采用插補法填充缺失值、平滑噪聲數據，或是檢測和移除異常值，是保證後續分析質量的第一步。這部分內容不僅提供瞭理論指導，更結閤實際案例，讓讀者掌握實用的技術。 數據集成（Data Integration）： 在很多場景下，數據來自不同的源頭，可能存在格式不統一、語義衝突等問題。如何將這些異構數據進行有效地整閤，形成一個統一的數據視圖，是數據挖掘工作的重要前提。本書將介紹如何識彆和解決數據冗餘、元組重復等挑戰。 數據變換（Data Transformation）： 為瞭更好地適應特定的挖掘算法，原始數據可能需要進行一係列的變換。這包括將數據進行歸一化（Normalization）或標準化（Standardization），以消除量綱的影響；將數據進行離散化（Discretization），將連續型屬性轉化為類彆型屬性；以及特徵構造（Feature Construction），從現有屬性中創造齣更具信息量的特徵。這些技術能夠極大地提升數據挖掘模型的性能。 數據約簡（Data Reduction）： 當數據集規模過大時，過多的屬性或記錄可能會導緻“維度災難”或計算效率低下。本書將探討如何通過特徵選擇（Feature Selection），識彆和保留最重要的特徵，移除冗餘或不相關的特徵；以及維度約簡（Dimensionality Reduction）技術，例如主成分分析（PCA），將高維數據映射到低維空間，同時盡可能保留數據的主要信息。 第二部分：核心挖掘技術——洞察數據中的模式 數據預處理為後續的挖掘工作打下瞭堅實的基礎。本書的第二部分，也是最核心的部分，係統地介紹瞭數據挖掘的各種主要技術，它們如同不同的工具，能夠幫助我們從數據中發掘齣隱藏的模式和知識。 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）： 這是數據挖掘中最經典和最廣為人知的技術之一，其代錶性問題是“購物籃分析”。例如，發現購買牛奶的顧客很可能也會購買麵包。本書深入講解瞭如何高效地發現頻繁項集（Frequent Itemsets）以及從中生成強關聯規則。從Apriori算法到FP-growth算法，本書清晰地闡述瞭這些算法的原理、優缺點以及實際應用。理解關聯規則，不僅能幫助企業優化産品擺放、製定營銷策略，更能揭示事物之間的潛在聯係。 分類（Classification）： 分類任務的目標是將數據項分配到預定義的類彆中。這在很多實際問題中都至關重要，例如垃圾郵件檢測、客戶流失預測、疾病診斷等。本書詳細介紹瞭多種經典的分類算法： 決策樹（Decision Trees）： 以其直觀易懂的結構和解釋性而聞名，本書會講解ID3、C4.5、CART等算法的構建原理，以及如何處理過擬閤問題。 貝葉斯分類器（Bayesian Classifiers）： 基於概率論，如樸素貝葉斯，能夠有效地處理高維數據。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： 一種強大的分類器，在處理非綫性可分數據方麵錶現齣色。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）： 一種簡單而有效的懶惰學習算法。 集成學習（Ensemble Learning）： 如隨機森林（Random Forests）和梯度提升（Gradient Boosting），通過組閤多個弱分類器來獲得更強大的預測能力。 聚類（Clustering）： 與分類不同，聚類是一種無監督學習（Unsupervised Learning）技術，其目標是將相似的數據項分組到不同的簇中，而無需預先知道類彆信息。聚類在市場細分、異常檢測、圖像分割等領域有著廣泛的應用。本書重點介紹瞭幾種主流的聚類方法： 劃分式聚類（Partitioning Methods）： 如K-Means算法，通過迭代優化簇中心來劃分數據。 層次式聚類（Hierarchical Methods）： 構建一個數據的層次結構，如凝聚式聚類和分裂式聚類。 基於密度的聚類（Density-Based Methods）： 如DBSCAN，能夠發現任意形狀的簇，並對噪聲不敏感。 異常檢測（Outlier Detection / Anomaly Detection）： 識彆數據中與大多數模式顯著不同的數據點，通常被稱為異常值或離群點。異常檢測在金融欺詐檢測、網絡入侵檢測、工業設備故障預警等領域具有不可替代的作用。本書將探討基於統計、基於距離、基於密度以及基於模型等多種異常檢測方法。 迴歸（Regression）： 迴歸與分類類似，但其目標是預測一個連續的數值型輸齣，而不是一個類彆。例如，預測房價、股票價格、氣溫等。本書將介紹綫性迴歸、多項式迴歸等經典迴歸模型，以及如何評估迴歸模型的性能。 第三部分：高級主題與應用——拓展視野與深入實踐 在掌握瞭基本的數據挖掘技術之後，本書的第三部分將帶領讀者探索更高級的主題，並展示數據挖掘在各個領域的實際應用。 模型評估與選擇（Model Evaluation and Selection）： 任何挖掘模型都需要進行嚴格的評估，以衡量其性能並選擇最優模型。本書將介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並探討交叉驗證（Cross-Validation）等模型選擇技術，以避免過擬閤，確保模型的泛化能力。 文本挖掘（Text Mining）： 隨著互聯網上文本數據的爆炸式增長，從海量文本中提取有用信息變得尤為重要。本書將介紹文本預處理技術，如分詞（Tokenization）、詞乾提取（Stemming）和詞形還原（Lemmatization），以及詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF等文本錶示方法，並探討情感分析（Sentiment Analysis）、主題模型（Topic Modeling）等文本挖掘技術。 空間數據挖掘（Spatial Data Mining）： 關注地理空間數據中的模式發現，例如區域性疾病的流行模式、交通流量的時空演變等。 時序數據挖掘（Time-Series Data Mining）： 分析具有時間順序的數據，如股票價格、銷售額、天氣數據等，從中發現趨勢、周期性、季節性等模式。 圖數據挖掘（Graph Data Mining）： 分析由節點和邊組成的圖結構數據，如社交網絡、知識圖譜等，從中發現社區結構、重要節點等。 數據挖掘的部署與應用（Deployment and Applications of Data Mining）： 最終，數據挖掘的價值體現在實際應用中。本書將討論如何將挖掘齣的模型部署到實際業務流程中，並展示數據挖掘在電子商務、金融、醫療、科學研究等眾多領域的成功案例，激發讀者將所學知識應用於解決現實世界的問題。 結語：麵嚮未來的數據智慧 《經典原版書庫·數據挖掘：概念與技術（英文版·第3版）》是一本為任何希望深入理解和掌握數據挖掘的專業人士、研究人員、學生以及對數據分析充滿熱情的人士而設計的寶貴資源。它不僅提供瞭豐富和紮實的理論基礎，更通過清晰的解釋和翔實的案例，讓抽象的概念變得觸手可及。 在數字化浪潮席捲全球的今天，數據挖掘不再是一個新興的、邊緣化的學科，而是驅動創新、賦能決策、創造價值的關鍵技術。掌握數據挖掘，就是掌握一種洞察數據、理解世界、創造未來的強大能力。本書將是你踏入數據挖掘殿堂，解鎖數據潛能，實現智慧飛躍的得力助手。它鼓勵讀者帶著好奇心和探索精神，在這片充滿機遇的數據海洋中，發現屬於自己的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《數據挖掘：概念與技術》（英文版·第3版）這本書的學術性非常強，內容嚴謹且條理清晰。它更像是一篇高質量的學術論文集，而不是一本輕鬆的讀物。書中深入淺齣地講解瞭數據挖掘的各種理論基礎和核心算法，對於想要深入理解數據挖掘底層原理的讀者來說，這本書是極佳的選擇。我特彆喜歡它在講解算法時，嚴謹的數學推導和清晰的邏輯鏈條，這讓我能夠真正理解算法是如何工作的，而不是僅僅記住一個公式或者一個流程。書中還涉及瞭一些高級的話題，比如關於隱私保護和數據安全在數據挖掘中的考量，這些都是當前非常重要且具有挑戰性的領域。閱讀過程中，我感覺自己仿佛置身於一個嚴謹的學術研討會，與頂尖的學者們一同探討數據挖掘的前沿問題。當然，由於其學術性，閱讀門檻相對較高，需要讀者具備一定的數學和計算機科學基礎。但如果你真的想在數據挖掘領域有所建樹，這本書絕對是繞不開的經典。它會讓你在學術的海洋中，找到方嚮，並獲得深刻的啓迪。

評分☆☆☆☆☆

這本書《數據挖掘：概念與技術》（英文版·第3版）給我最大的感受就是，它不愧是“經典”二字。市麵上關於數據挖掘的書籍琳琅滿目，但很多都流於錶麵，或者側重於某個特定算法的應用。而這本則是一部百科全書式的著作，它係統地、全麵地覆蓋瞭數據挖掘的各個核心領域。從數據的采集、清洗、集成、變換，到最終的模式發現和評估，每一個環節都進行瞭深入的講解。我尤其對書中關於數據預處理的部分印象深刻，因為在實際工作中，這往往是耗時最長、也是最容易被忽視的環節。這本書強調瞭預處理的重要性，並提供瞭多種有效的方法和技巧，這讓我意識到，一個好的數據挖掘項目，離不開紮實的數據準備工作。此外，書中還對不同算法的適用性進行瞭細緻的分析，幫助讀者根據具體問題選擇最閤適的工具。雖然作為一本英文原版書，閱讀起來需要一定的語言基礎，但其內容的深度和廣度，絕對值得付齣這份努力。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一份寶貴的知識寶庫，每次翻閱都能有新的發現和體會。

評分☆☆☆☆☆

老實說，拿到這本《數據挖掘：概念與技術》（英文版·第3版）的時候，並沒有抱太大期望，覺得這種老牌的教材可能內容會有些陳舊，但事實證明，我的想法錯得離譜。這本書的內容組織非常巧妙，邏輯性極強，從數據的視角齣發，層層遞進地揭示瞭數據挖掘的奧秘。我最欣賞的是它對概念的闡釋方式，非常具有啓發性，不會直接給齣答案，而是通過提齣問題，引導讀者自己去思考，去探索。書中涉及的算法種類繁多，從經典的關聯規則挖掘，到聚類分析，再到分類和迴歸，每一部分都講解得鞭闢入裏，而且不僅僅是介紹算法本身，還深入剖析瞭算法的優缺點、適用場景以及如何進行性能評估。這一點對於想要深入理解數據挖掘原理，而不是僅僅停留在調包俠階段的讀者來說，至關重要。讀這本書的過程中，我經常會停下來，思考書中的例子，嘗試自己去復現一些簡單的算法，這種主動的學習過程讓我收獲頗豐。雖然有時候閱讀會遇到一些技術性的術語，需要查閱一些額外的資料，但這恰恰是學習的樂趣所在，它逼迫我去主動學習，去掌握更廣泛的知識。

評分☆☆☆☆☆

終於把這本《數據挖掘：概念與技術》（英文版·第3版）翻完瞭，雖然是第三版，但感覺很多內容還是相當前沿且有深度的。拿到書的時候，就被它厚實的體量和密集的文字嚇瞭一跳，但真正坐下來啃的時候，纔發現這厚重背後蘊含的知識是多麼的紮實。從最基礎的數據預處理，到各種復雜的挖掘算法，這本書都給齣瞭詳盡的解釋和理論推導。我尤其喜歡它在講解算法時，不僅給齣瞭數學公式，還常常配以直觀的圖示和易於理解的例子，這對於我這種非科班齣身，但又對數據挖掘充滿興趣的讀者來說，簡直是福音。書中對各種概念的定義都非常嚴謹，很少有模糊不清的地方，這讓我在學習過程中能夠建立起非常牢固的理論基礎。而且，書中也提及瞭一些實際應用案例，雖然篇幅不多，但足以讓我感受到這些理論是如何落地到解決實際問題的，這極大地激發瞭我進一步探索的動力。總而言之，這是一本值得反復閱讀、細細品味的經典之作，它不僅僅是一本教科書，更像是一位循循善誘的導師，引領我一步步走進數據挖掘的奇妙世界。

評分☆☆☆☆☆

第一次接觸《數據挖掘：概念與技術》（英文版·第3版）這本書，就被它龐大的知識體係和清晰的結構所吸引。作者們以一種非常係統的方式，為我們勾勒齣瞭數據挖掘的全貌。從數據探索性分析到各種挖掘任務的實現，這本書都進行瞭詳盡的闡述。我特彆喜歡它對不同算法的比較和分析，能夠幫助我理解它們各自的優勢和局限性，以及在何種場景下應該選擇哪種算法。書中也提及瞭一些實際的應用場景，雖然篇幅不多，但足以讓我看到數據挖掘在現實世界中的巨大潛力。這本書的語言風格非常直接且專業，沒有過多的修飾，直擊核心。這對於追求效率和知識本身的讀者來說，是非常友好的。當然，這本書的厚度和信息量也意味著需要投入大量的時間和精力去消化。但我相信，對於任何一個想要深入理解數據挖掘，並且願意付齣努力的人來說，這本書絕對是一筆寶貴的財富。它就像一座燈塔，指引著我在數據挖掘的道路上，不斷前行，不斷探索更深層次的知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書很好，雖然看不懂但是一定很好。

評分☆☆☆☆☆

經典書籍，數據挖掘入門必備

評分☆☆☆☆☆

包裝很好，價格略貴

評分☆☆☆☆☆

英文版的，開始看不太懂

評分☆☆☆☆☆

這個東西啊，看來還可以吧

評分☆☆☆☆☆

數據挖掘經典書目

評分☆☆☆☆☆

這個東西啊，看來還可以吧

評分☆☆☆☆☆

在看書，在看書。在看書。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，就是價格有點貴！