《数据挖掘导论》 Pang-Ning Tan Michael Steinbach Vipin Kumar pdf [49.84 MB]

《数据挖掘导论》是一本由Pang-Ning Tan、Michael Steinbach和Vipin Kumar共同撰写的重要教材。该书为数据挖掘领域的学生和研究者提供了全面的理论基础与实用的技术指导。

本书的主要内容包括数据挖掘的基本概念、技术与方法，涵盖了以下几个核心主题：

• 数据预处理：介绍了如何处理和清洗数据，以确保数据挖掘的有效性。
• 分类与回归：深入探讨了常用的分类算法和回归分析技术，包括决策树、支持向量机等。
• 聚类分析：讲解了各种聚类方法，如K均值聚类和层次聚类，帮助读者理解如何将数据进行分组。
• 关联规则挖掘：分析了如何发现数据集合中的有趣关系，应用于市场篮分析等领域。
• 数据挖掘的应用：介绍了数据挖掘在商业、医疗、金融等多个领域的实际应用案例。

《数据挖掘导论》不仅提供了丰富的理论知识，还包含大量的实例和习题，帮助读者巩固所学内容。书中的每一章都经过精心设计，确保读者能够逐步掌握数据挖掘的核心技术。

这本教材适合于计算机科学、统计学、信息技术等相关专业的本科生和研究生，也适合希望深入了解数据挖掘的行业从业者。无论是学习还是实践，本书都提供了极具价值的参考资料。

总之，《数据挖掘导论》是一本不可或缺的工具书，为读者打开了数据挖掘世界的大门，帮助他们在这一快速发展的领域中取得成功。

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