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数据挖掘算法与Clementine实践

作　　者：熊平著

出版社：清华大学出版社

出版时间：2011年04月

定　　价：25.00

I S B N ：9787302235019

所属分类：教育学习 > 教材 > 研究生/本科/专科教材专业科技 > 计算机/网络 > 数据库

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标　　签：数据库数据仓库与数据挖掘计算机/网络

TOP内容简介

　　《数据挖掘算法与Clementine实践》主要介绍了几种最成熟的数据挖掘方法，并针对每种方法，介绍了应用最广泛的几种实现算法。书中以Clementine12．0为平台，用实例介绍了每种算法的具体应用。全书各章分别介绍了数据挖掘和Clementine软件、决策树分类方法(包括ID3、C4．5、C5．0、CART等算法)、聚类分析方法(包括K-Means算法和TwoStep算法)、关联规则挖掘方法(包括Apriori算法、CARMA算法和序列模式挖掘算法)、数据筛选算法(包括特征选择算法和异常检测算法)、回归分析方法(包括线性回归算法和二项Logistic回归)、神经网络构建方法(包括多层感知器网络、RBF网络以及Kohonen网络的构建算法)、时间序列分析方法(包括指数平滑法和ARIMA模型构建方法)。
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TOP目录

第1章数据挖掘概述
    1.1 数据挖掘简介
    1.2 数据挖掘过程
    1.3 数据挖掘方法
    1.4 数据挖掘工具及软件
第2章 clementine概述
    2.1 clementine简介
    2.2 clementine基本操作
第3章决策树
    3.1 分类与决策树概述
    3.2 id3、c4.5与c5.0
    3.3 cart
第4章聚类分析
    4.1 聚类分析概述
    4.2 k-means算法
    4.3 twostep算法
第5章关联规则
    5.1 关联规则概述
    5.2 apriori算法
    5.3 carma算法
    5.4 序列模式
第6章数据筛选
    6.1 特征选择
    6.2 异常检测
第7章统计模型
    7.1 线性回归
    7.2 项logistic回归
第8章神经网络
    8.1 神经网络原理
    8.2 多层感知器与rbf网络
    8.3 kohonen网络
第9章时间序列分析与预测
    9.1 时间序列概述
    9.2 指数平滑法
    9.3 arima模型
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