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《数据挖掘技术与工程实践》(EPUB版)  

2015-03-03 21:52:16|  分类: 电脑书籍 |  标签: |举报 |字号 订阅

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《数据挖掘技术与工程实践》(EPUB版) - yu20078 - 混混藏书阁
 数据挖掘是当前最活跃的领域之一。本书作者根据自己20年数据挖掘方面的经验,总结了数据挖掘的理论知识和实践经验,提供了大量一线资料。本书首先介绍数据挖掘的概念和误区,然后介绍数据探索的方法,包括数据查探、数据描绘、数据变换、数据优化等,重点介绍了相关算法,包括:相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例,还介绍了算法在工程实践中的具体应用,特别是总结了自己独特的一些新算法,例如秩相关因子选择算法、矢量相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。还剖析了几个热门领域的实际应用,涉及医药学、信息安全、新闻分析、商品推荐、证券预测等领域的应用。最后归纳总结了数据挖掘应用系统的开发方案,并介绍一个数据挖掘工具的应用。本书可供数据挖掘、数据仓库、数据库等领域的技术人员参考,也可供想建立智能计算系统的企业信息系统管理人员参考。

作者: (加)洪松林
版本: EPUB版
出版社: 机械工业出版社
书号: 9787111480761
发行时间: 2014年11月
语言: 简体中文

目录:

前言
第1章  数据挖掘应用绪论
  1.1  认识数据挖掘
    1.1.1  数据挖掘概念
    1.1.2  数据挖掘与生活
    1.1.3  数据挖掘与知识
  1.2  数据挖掘应用基础
    1.2.1  事物与维度
    1.2.2  分布与关系
    1.2.3  描绘与预测
    1.2.4  现象和知识
    1.2.5  规律与因果
  1.3  数据挖掘应用系统工程
    1.3.1  数据层
    1.3.2  算法层
    1.3.3  应用层
  1.4  数据挖掘应用体会
    1.4.1  项目关键点
    1.4.2  技术与应用创新
    1.4.3  经验积累与应用
  1.5  无限三维嵌套空间假说
    1.5.1  一维空间
    1.5.2  二维空间
    1.5.3  三维空间
    1.5.4  突破三维空间
    1.5.5  五维空间
    1.5.6  六维空间
  1.6  本章小结
第2章  数据探索与准备
  2.1  数据关系探索
    2.1.1  业务发现
    2.1.2  关系发现
    2.1.3  数据质量探索
    2.1.4  数据整合
  2.2  数据特征探索
    2.2.1  数据的统计学特征
    2.2.2  统计学特征应用
  2.3  数据选择
    2.3.1  适当的数据规模
    2.3.2  数据的代表性
    2.3.3  数据的选取
  2.4  数据处理
    2.4.1  数据标准化
    2.4.2  数据离散化
  2.5  统计学算法的数量条件
    2.5.1  样本量估计概念
    2.5.2  单样本总体均值比较的样本量估计(T-Test)
    2.5.3  两样本总体均值比较的样本量估计(
    2.5.4  多样本总体均值比较的样本量估计(
    2.5.5  区组设计多样本总体均值比较的样本量估计(F-Test)
    2.5.6  直线回归与相关的样本量估计
    2.5.7  对照分析的样本量估计
  2.6  数据探索应用
    2.6.1  检验项的疾病分布
    2.6.2  疾病中检验项的分布
    2.6.3  成对检验项的相关分析
    2.6.4  两种药物的应用分析
  2.7  本章小结
第3章  数据挖掘应用算法
  3.1  聚类分析
    3.1.1  划分聚类算法(K均值)
    3.1.2  层次聚类算法(组平均)
    3.1.3  密度聚类算法
  3.2  特性选择
    3.2.1  特性选择概念
    3.2.2  线性相关算法
    3.2.3  相关因子SRCF算法
  3.3  特征抽取
    3.3.1  主成分分析算法
    3.3.2  因子分析算法
    3.3.3  非负矩阵因子分解NMF算法
  3.4  关联规则
    3.4.1  关联规则概念
    3.4.2  Apriori算法
    3.4.3  FP树频集算法
    3.4.4  提升
  3.5  分类和预测
    3.5.1  支持向量机
    3.5.2  Logistic回归算法
    3.5.3  朴素贝叶斯分类算法
    3.5.4  决策树
    3.5.5  人工神经网络
    3.5.6  分类与聚类的关系
  3.6  时间序列
    3.6.1  灰色系统预测模型
    3.6.2  ARIMA模型预测
  3.7  本章小结
第4章  数据挖掘应用案例
  4.1  特性选择的应用
    4.1.1  数据整合
    4.1.2  数据描绘
    4.1.3  数据标准化
    4.1.4  特性选择探索
  4.2  分类模型的应用——算法比较
    4.2.1  数据整合
    4.2.2  数据描绘
    4.2.3  数据标准化
    4.2.4  特性选择探索
    4.2.5  分类模型
  4.3  分类模型的应用——网络异常侦测
    4.3.1  计算机网络异常行为
    4.3.2  网络异常数据模型
    4.3.3  分类模型算法应用
  4.4  算法的综合应用——肿瘤标志物的研究
    4.4.1  样本选取
    4.4.2  癌胚抗原临床特征主题分析
    4.4.3  癌胚抗原临床特征规则分析
    4.4.4  癌胚抗原临床特征规则的比较分析
    4.4.5  癌胚抗原相关因子分析
    4.4.6  不同等级癌胚抗原组差异分析
  4.5  数据挖掘在其他领域中的应用
  4.6  本章小结
第5章  数据挖掘行业应用原理
  5.1  传统医学科研方法的现状
    5.1.1  传统医学科研的命题与假说
    5.1.2  传统医学科研的数据应用
    5.1.3  传统的医学科研的统计学应用
    5.1.4  传统医学科研的流程
  5.2  智能医学科研系统的需求
    5.2.1  临床医学科研的问题
    5.2.2  临床医学科研的解决思路
  5.3  智能医学科研系统的设计思想
    5.3.1  科研立题
    5.3.2  科研设计与统计分析
    5.3.3  样本数据收集与分析
  5.4  智能医学科研系统的核心技术方法
  5.5  智能医学科研系统的科研数据仓库建设
    5.5.1  医学科研数据仓库建设的技术方法
    5.5.2  医学科研数据仓库的建设过程
    5.5.3  科研数据仓库的数据安全
  5.6  智能医学科研系统的核心功能设计
  5.7  智能医学科研系统的整体功能设计
    5.7.1  智能医学科研系统主要功能
    5.7.2  智能医学科研系统的模块设计和应用实现
    5.7.3  智能医学科研系统的评估方法
  5.8  智能医学科研系统的应用价值
  5.9  本章小结
第6章  数据挖掘应用系统的开发
  6.1  数据挖掘应用系统的意义
  6.2  IMRS系统设计
    6.2.1  对数据源的分析
    6.2.2  数据挖掘应用系统IMRS的总体设计
  6.3  IMRS异常侦测模型的开发
    6.3.1  异常侦测模型的功能展示
    6.3.2  数据挖掘技术开发要点
  6.4  IMRS特征抽取模型的开发
    6.4.1  特征抽取模型的功能展示
    6.4.2  数据挖掘技术开发要点
  6.5  IMRS智能统计模型的开发
    6.5.1  回归模型的开发实现
    6.5.2  线性相关模型的开发实现
  6.6  IMRS的算法开发
    6.6.1  相关因子算法SRCF的实现
    6.6.2  朴素贝叶斯分类算法的实现
  6.7  本章小结
第7章  数据挖掘应用系统的应用
  7.1  分布探索
    7.1.1  两维度聚类模型应用
    7.1.2  高维度聚类模型应用
  7.2  关系探索
    7.2.1  关联规则的应用
    7.2.2  特性选择的应用
  7.3  特征探索
    7.3.1  不稳定心绞痛的特征总结
    7.3.2  动脉硬化心脏病的临床特征
  7.4  异常探索
    7.4.1  生理指标的异常侦测
    7.4.2  异常侦测模型的比较
  7.5  推测探索
  7.6  应用系统的高级应用
    7.6.1  异常侦测的高级用法
    7.6.2  关联规则的高级应用
  7.7  本章小结
第8章  数据挖掘工具的应用
  8.1  应用Oracle Data
    8.1.1  ODM数据挖掘流程
    8.1.2  ODM算法模型
    8.1.3  ODM算法应用
  8.2  应用IBM SPSS M
    8.2.1  IBM SPSS Modeler介绍
    8.2.2  SPSS Modeler独立应用
    8.2.3  SPSS Modeler与应用系统的联合应用
  8.3  本章小结
参考文献
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