数据挖掘：概念与技术(原书第3版） 计算机与互联网 书籍|3683062 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

美 Jiawei Han，加 Mic 著，范明 孟小峰 译

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据分析
• 人工智能
• 计算机科学
• 算法
• 数据库
• 统计学
• 知识发现
• 模式识别

店铺： 互动出版网图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111391401

商品编码：16229519297

丛书名： 计算机科学丛书

出版时间：2012-08-01

页数：468

书[0名0]：	数据挖掘：概念与技术(原书[0第0]3版）|3683062
图书定价：	79元
图书作者：	(美)Jiawei Han;(加)Micheline Kamber;(加)Jian Pei
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2012-8-1 0:00:00
ISBN号：	9787111391401
开本：	16开
页数：	468
版次：	1-1

作者简介

Jiawei Han（韩家炜）是伊利诺伊[0大0][0学0]厄巴纳-尚佩恩分校计算机科[0学0]系的Bliss教授。他因[0知0]识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励，包括ACM SIGKDD创新奖（2004）、IEEE计算机[0学0][0会0]技术成就奖（2005）和IEEE W.W[0all0]ace McDowell奖（2009）。他是ACM和IEEE[0会0]士。他还担任《ACM Transactions on K[0no0]wledge Discovery from Data》的执行主编（2006—2011）和许多杂志的编委，包括《IEEE Transactions on K[0no0]wledge and Data Engineering》和《Data Mining K[0no0]wledge Discovery》。 Micheline Kamber由加拿[0大0]魁北克蒙特利尔Concordia[0大0][0学0]获计算机科[0学0]（人工智能专业）硕士[0学0]位。她曾是NSERC[0学0]者，作为研究者在McGill[0大0][0学0]、西蒙-弗雷泽[0大0][0学0]和瑞士工作。她的数据挖掘背景和以易于理解的形式写作的热情使得本书更受专业人员、教师和[0学0]生的欢迎。 Jian Pei（裴健）现在是西蒙-弗雷泽[0大0][0学0]计算机科[0学0][0学0]院教授。他在Jiawei Han的指导下，于2002年获西蒙-弗雷泽[0大0][0学0]计算科[0学0]博士[0学0]位。他在数据挖掘、数据库、Web搜索和信息检索的主要[0学0]术论坛发表了[0大0]量文章，并积[0极0]服务于[0学0]术团体。他的文章被引用数千次，并获多次荣誉奖。他是多种数据挖掘和数据分析杂志的助理编辑。范明 郑州[0大0][0学0]信息工程[0学0]院教授，博士生导师。现为中[0国0]计算机[0学0][0会0]数据库专业委员[0会0]委员、人工智能与模式识别专业委员[0会0]委员。长期从事计算机软件与理论教[0学0]和研究。主要讲授的课程包括程序设计、计算机操作系统、数据库系统原理、[0知0]识库系统原理、数据挖掘与数据仓库等。1989—1990年曾访问加拿[0大0]Simon Fraser[0大0][0学0]计算机科[0学0]系，从事演绎数据库研究。1999年曾访问美[0国0]Wright State[0大0][0学0]计算机科[0学0]与工程系，从事数据挖掘研究。[0当0]前感兴趣的研究方向包括数据挖掘和机器[0学0]习。先后发表论文60余篇。除本书外，还主持翻译了Pang-Ning Tan、Michael Steinbach和Vipin Kumar的《数据挖掘导论》。孟小峰 博士，中[0国0]人民[0大0][0学0]信息[0学0]院教授，博士生导师。现为中[0国0]计算机[0学0][0会0]常务理事、中[0国0]计算机[0学0][0会0]数据库专委[0会0]秘书长，《Journal of Computer Science and Tech[0no0]logy》、《Frontiers of Computer Science》、《软件[0学0]报》、《计算机研究与发展》等编委。主持或参加过二十多项[0国0]家科技攻关项目、[0国0]家自然科[0学0]基金项目以及[0国0]家863项目、973项目，先后获电子部科技进步特等奖（1996）、北京市科技进步二等奖（1998、2001）、中[0国0]计算机[0学0][0会0]“王选奖”一等奖（2009）、北京市科[0学0]技术奖二等奖（2011）等奖励，入选“中创软件人才奖”(2002)、“教育部新世纪[0优0]秀人才支持计划”(2004)、“[0第0]三届北京市高校[0名0]师奖”(2005)。近5年在[0国0]内外杂志及[0国0]际[0会0]议发表论文120多篇，出版[0学0]术专著《Moving Objects Management: Models，Techniques，and Applications》(Springer)、《XML数据管理：概念与技术》、《移动数据管理：概念与技术》（中[0国0]计算机[0学0][0会0][0学0]术著作丛书）等。获[0国0]家发明专利授[0权0]8项。近期主要研究[0领0]域为互联网络与移动数据管理，包括Web数据集成、XML数据库系统、云数据管理、闪存数据库系统、隐私保护等。

内容简介

《数据挖掘：概念与技术(原书[0第0]3版)》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方[0法0]、技术和新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，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[0领0]域。 《数据挖掘：概念与技术(原书[0第0]3版)》是数据挖掘和[0知0]识发现[0领0]域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和[0知0]识发现课程的[0优0]秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。

目录

《数据挖掘：概念与技术(原书[0第0]3版)》 出版者的话 中文版序 译者序 译者简介 [0第0]3版序 [0第0]2版序 前言 致谢 作者简介 [0第0]1章引论1 1.1为什么进行数据挖掘1 1.1.1迈向信息时代1 1.1.2数据挖掘是信息技术的进化2 1.2什么是数据挖掘4 1.3可以挖掘什么类型的数据6 1.3.1数据库数据6 1.3.2数据仓库7 1.3.3事务数据9 1.3.4其他类型的数据9 1.4可以挖掘什么类型的模式10 1.4.1类/概念描述：特征化与区分10 1.4.2挖掘频繁模式、关联和相关性11 1.4.3用于预测分析的分类与回归12 1.4.4聚类分析13 1.4.5离群点分析14 1.4.6所有模式都是有趣的吗14 1.5使用什么技术15 1.5.1统计[0学0]15 1.5.2机器[0学0]习16 1.5.3数据库系统与数据仓库17 1.5.4信息检索17 1.6面向什么类型的应用18 1.6.1[0商0]务智能18 1.6.2Web搜索引擎18 1.7数据挖掘的主要问题19 1.7.1挖掘方[0法0]19 1.7.2用户界面20 1.7.3有效性和可伸缩性21 1.7.4数据库类型的多样性21 1.7.5数据挖掘与社[0会0]21 1.8小结22 1.9习题23 1.10文献注释23 [0第0]2章认识数据26 2.1数据对象与属性类型26 2.1.1什么是属性27 2.1.2标称属性27 2.1.3二元属性27 2.1.4序数属性28 2.1.5数值属性28 2.1.6离散属性与连续属性29 2.2数据的基本统计描述29 2.2.1中心趋势度量：均值、中位数和众数30 2.2.2度量数据散布：[0极0]差、四分位数、方差、标准差和四分位数[0极0]差32 2.2.3数据的基本统计描述的图形显示34 2.3数据可视化37 2.3.1基于像素的可视化技术37 2.3.2几何投影可视化技术38 2.3.3基于图符的可视化技术40 2.3.4层次可视化技术42 2.3.5可视化复杂对象和关系42 2.4度量数据的相似性和相异性44 2.4.1数据矩阵与相异性矩阵45 2.4.2标称属性的邻近性度量46 2.4.3二元属性的邻近性度量46 2.4.4数值属性的相异性：闵可夫斯基距离48 2.4.5序数属性的邻近性度量49 2.4.6混合类型属性的相异性50 2.4.7余弦相似性51 2.5小结52 2.6习题53 2.7文献注释54 [0第0]3章数据预处理55 3.1数据预处理：概述55 3.1.1数据质量：为什么要对数据预处理55 3.1.2数据预处理的主要任务56 3.2数据清理58 3.2.1缺失值58 3.2.2噪声数据59 3.2.3数据清理作为一个过程60 3.3数据集成61 3.3.1实体识别问题62 3.3.2冗余和相关分析62 3.3.3元组重复65 3.3.4数据值冲突的检测与处理65 3.4数据归约65 3.4.1数据归约策略概述66 3.4.2小波变换66 3.4.3主成分分析67 3.4.4属性子集选择68 3.4.5回归和对数线性模型：参数化数据归约69 3.4.6直方图70 3.4.7聚类71 3.4.8抽样71 3.4.9数据立方体聚集72 3.5数据变换与数据离散化73 3.5.1数据变换策略概述73 3.5.2通过规范化变换数据74 3.5.3通过分箱离散化76 3.5.4通过直方图分析离散化76 3.5.5通过聚类、决策树和相关分析离散化76 3.5.6标称数据的概念分层产生77 3.6小结79 3.7习题79 3.8文献注释80 [0第0]4章数据仓库与联机分析处理82 4.1数据仓库：基本概念82 4.1.1什么是数据仓库82 4.1.2操作数据库系统与数据仓库的区别84 4.1.3为什么需要分离的数据仓库85 4.1.4数据仓库：一种多层体系结构85 4.1.5数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库87 4.1.6数据提取、变换和装入88 4.1.7元数据库88 4.2数据仓库建模：数据立方体与OLAP89 4.2.1数据立方体：一种多维数据模型89 4.2.2星形、雪花形和事实星座：多维数据模型的模式91 4.2.3维：概念分层的作用94 4.2.4度量的分类和计算95 4.2.5典型的OLAP操作96 4.2.6查询多维数据库的星网查询模型98 4.3数据仓库的设计与使用99 4.3.1数据仓库的设计的[0商0]务分析框架99 4.3.2数据仓库的设计过程100 4.3.3数据仓库用于信息处理101 4.3.4从联机分析处理到多维数据挖掘102 4.4数据仓库的实现103 4.4.1数据立方体的有效计算：概述103 4.4.2索引OLAP数据：位图索引和连接索引105 4.4.3OLAP查询的有效处理107 4.4.4OLAP服务器结构：ROLAP、MOLAP、HOLAP的比较107 4.5数据泛化：面向属性的归纳109 4.5.1数据特征的面向属性的归纳109 4.5.2面向属性归纳的有效实现113 4.5.3类比较的面向属性归纳114 4.6小结116 4.7习题117 4.8文献注释119 [0第0]5章数据立方体技术121 5.1数据立方体计算：基本概念121 5.1.1立方体物化：完全立方体、冰山立方体、闭立方体和立方体外壳122 5.1.2数据立方体计算的一般策略124 5.2数据立方体计算方[0法0]126 5.2.1完全立方体计算的多路数组聚集126 5.2.2BUC：从[0顶0]点方体向下计算冰山立方体129 5.2.3Star-Cubing：使用动态星树结构计算冰山立方体132 5.2.4为快速高维OLAP预计算壳片段136 5.3使用探索立方体技术处理高级查询141 5.3.1抽样立方体：样本数据上基于OLAP的挖掘141 5.3.2排序立方体：top-k查询的有效计算145 5.4数据立方体空间的多维数据分析147 5.4.1预测立方体：立方体空间的预测挖掘147 5.4.2多特征立方体：多粒度上的复杂聚集149 5.4.3基于异常的、发现驱动的立方体空间探查149 5.5小结152 5.6习题152 5.7文献注释155 [0第0]6章挖掘频繁模式、关联和相关性:基本概念和方[0法0]157 6.1基本概念157 6.1.1购物篮分析：一个诱发例子157 6.1.2频繁项集、闭项集和关联规则158 6.2频繁项集挖掘方[0法0]160 6.2.1Apriori算[0法0]：通过限制候选产生发现频繁项集160 6.2.2由频繁项集产生关联规则164 6.2.3提高Apriori算[0法0]的效率165 6.2.4挖掘频繁项集的模式增长方[0法0]166 6.2.5使用垂直数据格式挖掘频繁项集169 6.2.6挖掘闭模式和[0极0][0大0]模式170 6.3哪些模式是有趣的：模式[0评0]估方[0法0]171 6.3.1强规则不一定是有趣的172 6.3.2从关联分析到相关分析172 6.3.3模式[0评0]估度量比较173 6.4小结176 6.5习题177 6.6文献注释179 [0第0]7章高级模式挖掘180 7.1模式挖掘：一个路线图180 7.2多层、多维空间中的模式挖掘182 7.2.1挖掘多层关联规则182 7.2.2挖掘多维关联规则185 7.2.3挖掘量化关联规则186 7.2.4挖掘稀有模式和负模式188 7.3基于约束的频繁模式挖掘190 7.3.1关联规则的元规则制导挖掘190 7.3.2基于约束的模式产生：模式空间剪枝和数据空间剪枝191 7.4挖掘高维数据和巨型模式195 7.5挖掘压缩或近似模式198 7.5.1通过模式聚类挖掘压缩模式199 7.5.2提取感[0知0]冗余的top-k模式200 7.6模式探索与应用202 7.6.1频繁模式的语义注解202 7.6.2模式挖掘的应用205 7.7小结206 7.8习题207 7.9文献注释208 [0第0]8章分类：基本概念211 8.1基本概念211 8.1.1什么是分类211 8.1.2分类的一般方[0法0]211 8.2决策树归纳213 8.2.1决策树归纳214 8.2.2属性选择度量217 8.2.3树剪枝222 8.2.4可伸缩性与决策树归纳224 8.2.5决策树归纳的可视化挖掘225 8.3贝叶斯分类方[0法0]226 8.3.1贝叶斯定理227 8.3.2朴素贝叶斯分类227 8.4基于规则的分类230 8.4.1使用IF-THEN规则分类230 8.4.2由决策树提取规则231 8.4.3使用顺序覆盖算[0法0]的规则归纳232 8.5模型[0评0]估与选择236 8.5.1[0评0]估分类器性能的度量236 8.5.2保持方[0法0]和随机二次抽样240 8.5.3交叉验证240 8.5.4自助[0法0]241 8.5.5使用统计显著性检验选择模型241 8.5.6基于成本效益和ROC曲线比较分类器243 8.6提高分类准确率的技术245 8.6.1组合分类方[0法0]简介245 8.6.2装袋246 8.6.3提升和AdaBoost247 8.6.4随机森林249 8.6.5提高类不平衡数据的分类准确率250 8.7小结251 8.8习题251 8.9文献注释253 [0第0]9章分类：高级方[0法0]255 9.1贝叶斯信念网络255 9.1.1概念和机制255 9.1.2训练贝叶斯信念网络257 9.2用后向传播分类258 9.2.1多层前馈神经网络258 9.2.2定义网络拓扑259 9.2.3后向传播260 9.2.4黑盒内部：后向传播和可解释性263 9.3支持向量机265 9.3.1数据线性可分的情况265 9.3.2数据非线性可分的情况268 9.4使用频繁模式分类270 9.4.1关联分类270 9.4.2基于有区别力的频繁模式分类272 9.5惰性[0学0]习[0法0](或从近邻[0学0]习）275 9.5.1k-近邻分类275 9.5.2基于案例的推理277 9.6其他分类方[0法0]277 9.6.1遗传算[0法0]277 9.6.2粗糙集方[0法0]278 9.6.3模糊集方[0法0]278 9.7关于分类的其他问题280 9.7.1多类分类280 9.7.2半监督分类281 9.7.3主动[0学0]习282 9.7.4迁移[0学0]习283 9.8小结284 9.9习题285 9.10文献注释286 [0第0]10章聚类分析：基本概念和方[0法0]288 10.1聚类分析288 10.1.1什么是聚类分析288 10.1.2对聚类分析的要求289 10.1.3基本聚类方[0法0]概述291 10.2划分方[0法0]293 10.2.1k-均值：一种基于形心的技术293 10.2.2k-中心点：一种基于代表对象的技术295 10.3层次方[0法0]297 10.3.1凝聚的与分裂的层次聚类298 10.3.2算[0法0]方[0法0]的距离度量300 10.3.3BIRCH：使用聚类特征树的多阶段聚类301 10.3.4Chameleon:使用动态建模的多阶段层次聚类303 10.3.5概率层次聚类304 10.4基于密度的方[0法0]306 10.4.1DBSCAN:一种基于高密度连通区域的基于密度的聚类307 10.4.2OPTICS：通过点排序识别聚类结构309 10.4.3DENCLUE：基于密度分布函数的聚类311 10.5基于网格的方[0法0]312 10.5.1STING:统计信息网格312 10.5.2CLIQUE：一种类似于Apriori的子空间聚类方[0法0]314 10.6聚类[0评0]估315 10.6.1估计聚类趋势316 10.6.2确定簇数317 10.6.3测定聚类质量317 10.7小结319 10.8习题320 10.9文献注释321 [0第0]11章高级聚类分析323 11.1基于概率模型的聚类323 11.1.1模糊簇324 11.1.2基于概率模型的聚类326 11.1.3期望[0大0]化算[0法0]328 11.2聚类高维数据330 11.2.1聚类高维数据：问题、挑战和主要方[0法0]330 11.2.2子空间聚类方[0法0]331 11.2.3[0[0双0]0]聚类332 11.2.4维归约方[0法0]和谱聚类337 11.3聚类图和网络数据339 11.3.1应用与挑战339 11.3.2相似性度量340 11.3.3图聚类方[0法0]343 11.4具有约束的聚类345 11.4.1约束的分类345 11.4.2具有约束的聚类方[0法0]347 11.5小结349 11.6习题349 11.7文献注释350 [0第0]12章离群点检测351 12.1离群点和离群点分析351 12.1.1什么是离群点351 12.1.2离群点的类型352 12.1.3离群点检测的挑战354 12.2离群点检测方[0法0]354 12.2.1监督、半监督和无监督方[0法0]355 12.2.2统计方[0法0]、基于邻近性的方[0法0]和基于聚类的方[0法0]356 12.3统计[0学0]方[0法0]357 12.3.1参数方[0法0]357 12.3.2非参数方[0法0]360 12.4基于邻近性的方[0法0]361 12.4.1基于距离的离群点检测和嵌套循环方[0法0]361 12.4.2基于网格的方[0法0]363 12.4.3基于密度的离群点检测364 12.5基于聚类的方[0法0]366 12.6基于分类的方[0法0]368 12.7挖掘情境离群点和集体离群点369 12.7.1把情境离群点检测转换成传统的离群点检测369 12.7.2关于情境对正常行为建模370 12.7.3挖掘集体离群点371 12.8高维数据中的离群点检测371 12.8.1扩充的传统离群点检测372 12.8.2发现子空间中的离群点373 12.8.3高维离群点建模373 12.9小结374 12.10习题375 12.11文献注释375 [0第0]13章数据挖掘的发展趋势和研究前沿377 13.1挖掘复杂的数据类型377 13.1.1挖掘序列数据：时间序列、符号序列和生物[0学0]序列377 13.1.2挖掘图和网络381 13.1.3挖掘其他类型的数据383 13.2数据挖掘的其他方[0法0]385 13.2.1统计[0学0]数据挖掘385 13.2.2关于数据挖掘基础的观点386 13.2.3可视和听觉数据挖掘387 13.3数据挖掘应用391 13.3.1金融数据分析的数据挖掘391 13.3.2零售和电信业的数据挖掘392 13.3.3科[0学0]与工程数据挖掘393 13.3.4入侵检测和预防数据挖掘395 13.3.5数据挖掘与推荐系统396 13.4数据挖掘与社[0会0]397 13.4.1普适的和无形的数据挖掘397 13.4.2数据挖掘的隐私、安全和社[0会0]影响399 13.5数据挖掘的发展趋势400 13.6小结402 13.7习题402 13.8文献注释403 参考文献406 索引435

编辑推荐

数据挖掘出现于20世纪80年代后期，20世纪90年代有了突飞猛进的发展，并可望在新千年继续繁荣。《数据挖掘(概念与技术原书[0第0]3版)》全面展示该[0领0]域，介绍有趣的数据挖掘技术和系统，并讨论数据挖掘的应用和研究方向。写本书的重要动机是需要建立一个[0学0]习数据挖掘的有组织的框架——由于这个快速发展[0领0]域的多[0学0]科特点，这是一项具有挑战性的任务。我们希望本书有助于具有不同背景和经验的人交换关于数据挖掘的见解，为进一步促进这个令人激动的、不断发展的[0领0]域的成长做出贡献。本书由韩家炜等*。

《数据科学导论：从理论到实践》 书籍简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心要素。然而，海量数据的背后隐藏着巨大的价值，也带来了前所未有的挑战。如何从纷繁复杂的数据中提取有意义的知识，发现潜在的模式，并将其转化为可操作的洞察，是当今各行各业亟需解决的关键问题。 《数据科学导论：从理论到实践》是一本全面而深入地探讨数据科学核心概念、方法与应用的著作。本书旨在为读者提供一个系统性的框架，帮助理解数据科学的本质，掌握其关键技术，并能够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、经济学等领域的学生，还是希望提升数据分析能力的行业从业者，亦或是对数据驱动的未来充满好奇的探索者，本书都将是您不可或缺的指南。 本书特色与内容概览： 本书的核心在于其“理论与实践相结合”的教学理念。我们不仅会深入讲解数据科学背后的数学原理和算法逻辑，更会通过丰富的案例和实操指导，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 第一部分：数据科学的基石——理解数据与数据预处理 在踏入数据科学的殿堂之前，充分理解数据的本质及其特性至关重要。本部分将从最基础的层面出发，引领读者认识不同类型的数据（如数值型、类别型、时间序列等），了解其潜在的结构和分布。 数据类型与结构： 深入解析结构化、半结构化和非结构化数据的特点，以及它们在不同应用场景下的表现形式。我们将探讨数据模型、数据库以及常见的数据存储格式。 数据质量与清洗： 现实世界中的数据往往不完美，充斥着缺失值、噪声、异常值和不一致性。本章将详细介绍识别和处理这些数据质量问题的方法，包括缺失值填充策略（均值、中位数、插值法、模型预测等）、噪声过滤技术（平滑、滤波等）以及异常值检测与处理（基于统计、基于模型等）。 数据探索性分析 (EDA)： 在进行深入分析之前，对数据进行初步的探索和可视化是必不可少的步骤。本节将介绍各种可视化工具和技术，如直方图、散点图、箱线图、热力图等，帮助读者直观地理解数据的分布、变量间的关系以及潜在的模式。我们将强调如何通过EDA来形成初步的假设，并指导后续的分析方向。 特征工程： 这是将原始数据转化为机器学习模型可用特征的关键环节。我们将探讨特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）、特征提取（主成分分析PCA、线性判别分析LDA）以及特征构造（组合特征、多项式特征、交互特征等）等技术。本书将强调特征工程对模型性能的巨大影响，并提供不同场景下的实用技巧。 第二部分：核心数据挖掘技术——发现隐藏的知识 本部分是本书的重中之重，将系统介绍数据挖掘领域的经典算法和技术，涵盖了数据挖掘的四大核心任务：分类、聚类、关联规则挖掘和回归。 分类技术： 分类是根据已有的数据将新数据划分到预定义的类别的过程。我们将深入讲解多种经典的分类算法： 决策树： 从易于理解的二叉树结构出发，阐述ID3、C4.5、CART等算法的构建原理、剪枝策略以及在实际应用中的优劣。 支持向量机 (SVM)： 介绍核函数、间隔最大化等核心概念，并探讨线性SVM和非线性SVM的原理，以及它们在处理高维数据和非线性可分问题上的强大能力。 朴素贝叶斯： 基于贝叶斯定理，讲解其“朴素”假设的由来及其在文本分类等领域的广泛应用。 K近邻 (KNN)： 介绍基于距离度量的简单而有效的分类方法，并探讨距离度量选择、K值选取等问题。 集成学习： 介绍Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）等集成方法，说明如何通过组合多个弱学习器来提升整体性能。 聚类技术： 聚类是将数据集划分为若干个子集，使得同一子集内的数据相似度较高，而不同子集间的数据相似度较低。本节将聚焦于： K-Means聚类： 详细介绍其迭代优化过程、距离度量选择以及K值确定的方法（如肘部法则、轮廓系数）。 层次聚类： 讲解凝聚型和分裂型层次聚类的原理，以及如何通过树状图（Dendrogram）来可视化聚类结果。 DBSCAN： 介绍基于密度的聚类算法，其能够发现任意形状的簇，并有效处理噪声点。 关联规则挖掘： 目标是发现数据项之间有趣的关联，最经典的例子是“购物篮分析”。我们将详细介绍： Apriori算法： 讲解频繁项集和置信度等概念，以及Apriori算法如何高效地生成关联规则。 FP-Growth算法： 介绍一种更优化的关联规则挖掘算法，避免了Apriori中的多次数据库扫描。 回归技术： 回归用于预测连续数值型变量。我们将重点讲解： 线性回归： 从简单线性回归到多元线性回归，讲解最小二乘法原理，并介绍过拟合与欠拟合问题及正则化技术（Lasso, Ridge）。 非线性回归： 介绍多项式回归、指数回归等，以及如何通过变量变换或模型选择来处理非线性关系。 时间序列分析与预测： 介绍ARIMA模型、指数平滑等用于分析和预测时间序列数据的方法。 第三部分：高级数据分析与应用 在掌握了基础的数据挖掘技术之后，本部分将进一步拓展到更高级的分析方法和实际应用领域，帮助读者应对更复杂的挑战。 异常检测与欺诈检测： 介绍在金融、网络安全、工业监控等领域中检测异常数据点或模式的技术，包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法。 文本挖掘与自然语言处理 (NLP) 基础： 介绍如何处理和分析文本数据，包括文本预处理（分词、词性标注、停用词去除）、词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、词嵌入（Word Embeddings）等技术，以及在情感分析、主题模型等方面的应用。 网络分析与图挖掘： 探讨如何在社交网络、交通网络等图结构数据上进行分析，包括中心性度量、社群发现、链接预测等。 推荐系统： 深入讲解构建个性化推荐系统的常用方法，包括协同过滤（基于用户、基于物品）、内容基推荐以及混合推荐策略。 数据可视化进阶： 除了基础的EDA可视化，本节将介绍更高级的可视化技术，用于展示复杂数据集的结构、模式和趋势，如交互式可视化、地理空间可视化等。 模型评估与选择： 讲解如何客观地评估模型的性能，包括各种评价指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、RMSE等），以及交叉验证、留一法等技术，帮助读者选择最适合任务的模型。 大数据处理与分布式计算： 简要介绍在大规模数据集上进行数据挖掘所面临的挑战，并介绍Hadoop、Spark等分布式计算框架的基本概念和应用。 第四部分：数据科学的伦理与未来 数据科学的发展离不开对伦理和社会影响的深刻反思。 数据隐私与安全： 讨论在数据收集、存储和使用过程中涉及的隐私保护问题，以及相关的法律法规（如GDPR）。 算法偏见与公平性： 分析算法可能存在的偏见，以及如何努力构建公平、无歧视的数据科学系统。 数据科学的职业发展与实践： 探讨数据科学家应具备的技能、职业路径以及在不同行业的应用前景。 实践导向的学习： 本书的每一章都配有大量的理论讲解、算法伪代码、图示以及详细的案例分析。我们鼓励读者在阅读过程中，动手实践，利用流行的编程语言（如Python）及其相关库（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）来复现和扩展书中的例子。书中还会提供一些挑战性的练习题，帮助读者巩固所学知识，并培养解决实际问题的能力。 《数据科学导论：从理论到实践》不仅仅是一本教材，更是一本通往数据科学世界的“敲门砖”。它将帮助您建立扎实的理论基础，掌握实用的分析技能，并激发您在数据驱动的浪潮中探索无限可能。无论您是刚刚起步，还是希望进一步深化您的理解，本书都将是您在数据科学旅程中不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书，单单是它的名字就足以激起我内心深处的求知欲。我一直对“互联网”这个概念着迷，它如何改变了我们的生活，又将如何继续塑造未来，这其中的驱动力究竟是什么？而“数据挖掘”这个词，听起来就像是解开这一切谜团的钥匙。我一直觉得，在互联网的每一个角落，都潜藏着无数的数据，它们静静地等待着被发现、被解读。这本书，似乎就是一本关于如何去“挖掘”这些宝藏的指南。我对外面的世界总是充满了好奇，而互联网更是将世界缩小，让我能够接触到更多未知。我希望这本书能够帮助我理解，那些我们在网上看到的内容，那些我们使用的APP，它们是如何“知道”我们想要什么的。虽然我不是专业的程序员，但我想通过这本书，建立起对数据处理和分析的基本概念，理解它们是如何影响着我们的数字生活。这是一种学习如何“看透”数字世界表象的尝试，一种探索科技进步背后驱动力的求索。

评分☆☆☆☆☆

我一直对技术领域的发展充满着浓厚的兴趣，尤其是在计算机和互联网日新月异的今天。这本书的名字，"数据挖掘：概念与技术"，就如同为我打开了一扇通往深度理解的大门。我常常在想，那些我们习以为常的互联网服务，比如推荐系统、搜索引擎，它们是如何如此精准地满足我们的需求的？我想，这背后一定离不开对海量数据的深入分析和挖掘。这本书的出现，恰好满足了我探索这些奥秘的愿望。我期待能够通过这本书，了解数据挖掘的核心概念，比如分类、聚类、关联分析等等，同时也能掌握一些实际的技术方法。虽然我可能无法立即成为一名数据科学家，但我相信，通过这本书的学习，我能够建立起扎实的数据思维，理解数据在现代社会中的重要性，并能够更清晰地认识到计算机和互联网技术是如何在数据的基础上不断进步和演化的。这不仅仅是学习一门技术，更像是理解这个数字时代运行规则的一堂启蒙课。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对技术领域充满好奇，但又常常感到无从下手的人来说，这本书的名字就像是一盏指路明灯。我总觉得，在信息爆炸的时代，掌握从海量数据中提取有价值信息的能力，是多么重要的一项技能。这本书厚实的分量，以及“原书第3版”的字样，都让我觉得它是一本经过时间和市场检验的经典之作，内容一定相当扎实和全面。我尤其被“概念与技术”这几个字所吸引，这意味着它既会讲解数据挖掘的底层逻辑，也会介绍实际操作的方法。我非常期待能够学习到如何处理那些杂乱无章的数据，如何从中发现隐藏的模式和关联，甚至如何利用这些知识来解决实际问题。虽然我对书中的具体算法和模型可能还需要时间去理解和消化，但仅仅是想到能够窥探数据世界的奥秘，就足以让我充满期待。我希望这本书能够帮助我建立起数据思维，让我不仅仅是作为一个旁观者，更能参与到数据驱动的决策和创新中去。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的封面，我脑海中瞬间浮现出的是无数闪烁的数据点，它们如同浩瀚星辰，而这本书，则像是指引我在这片星海中航行的罗盘。我一直对计算机和互联网的发展速度感到惊叹，也深知数据在其中扮演着至关重要的角色。这本书的名字“数据挖掘：概念与技术”，听起来就充满了科技感和前沿性。我非常期待能够从这本书中了解到，那些我们每天接触的互联网产品和服务，是如何利用海量数据来理解用户、优化体验、甚至预测未来的。我对于“机器学习”和“数据可视化”这些概念尤其感兴趣，想象着如何将抽象的数据转化为直观的图表，让枯燥的数字瞬间变得生动起来，这本身就是一种艺术。虽然我对其中的具体技术细节还知之甚少，但我坚信，通过这本书，我能够构建起对数据挖掘的整体认知框架，理解它在各个领域的应用潜力，或许还能启发我思考一些关于互联网商业模式和用户行为的新视角。这本书对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是打开了我对现代科技背后运作逻辑的另一扇窗户。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是通往数据宇宙的一扇神秘大门，虽然我对书中那些精密的算法和复杂的模型还处于懵懂阶段，但仅仅是翻阅目录，就已经能感受到其中蕴含的巨大能量。我一直对如何从海量信息中提炼出有价值的知识充满好奇，总觉得背后一定隐藏着某种规律和技巧，而这本书似乎就是揭示这些规律的钥匙。我尤其对其中关于“关联规则挖掘”的部分感到着迷，想象一下，能够洞察出商品之间的微妙联系，从而为商家提供更精准的营销策略，这简直就像拥有了点石成金的魔法。虽然我目前更多的是被书名和大概的内容所吸引，但内心深处，我渴望通过阅读这本书，能够真正理解那些隐藏在数据背后的故事，甚至能够自己动手去探索和发现。我希望这本书能够像一位循循善诱的导师，带领我一步步走进数据挖掘的殿堂，让我不仅仅停留在理论层面，还能体会到实际应用中的乐趣与挑战。它的厚重感和严谨的排版，都让我觉得它是一本值得投入时间和精力去钻研的佳作，是通往数据科学领域不可或缺的启蒙读物。