數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典

內(nèi)容概要

　　《數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典》從數(shù)據(jù)挖掘基礎、數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法、數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務建模與模型評價、SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘?qū)崉者@4方面對數(shù)據(jù)挖掘技術進行了全面介紹，既包含傳統(tǒng)經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘方法，同時也包含了部分數(shù)據(jù)挖掘的最新研究成果；通過學習讀者可以對數(shù)據(jù)挖掘理論有一定的認識，理解數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法的實現(xiàn)，并且可以掌握數(shù)據(jù)挖掘建模以及SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)?！　　稊?shù)據(jù)挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典》共24章，分為4部分。第1部分數(shù)據(jù)挖掘應用基礎，包括第1～5章。通過本部分的學習可以了解掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本概念及數(shù)據(jù)挖掘應用的基本原理。第2部分數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法，包括第6～15章，包括回歸分析的基本原理以及各種回歸分析的方法；貝葉斯網(wǎng)絡的基本概念和一些常用的算法；聚類分析的原理和常用的聚類算法；決策樹算法的原理和常用算法；關聯(lián)規(guī)則的基本概念、原理以及常用算法；粗糙集基本概念，算法以及在數(shù)據(jù)挖掘中的應用；基本的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的原理和算法；遺傳算法的基本構成，算法及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應用；支持向量機的基本原理和實現(xiàn)技術。第3部分數(shù)據(jù)挖掘建模與模型，包括第16～17章。本部分是數(shù)據(jù)挖掘建模和模型評價的基礎知識。第4部分SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘?qū)崉?，包括?8～24章。本部分包括SPSS Clementine的使用入門和SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘項目的實現(xiàn)和具體實施，最后講解了SPSSClementine的3個典型案例。　　《數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典》可作為高等院校計算機科學與技術專業(yè)、軟件工程專業(yè)或信息類等相關專業(yè)的教材，也可作為有關數(shù)據(jù)挖掘方面的培訓教材，以及所有擬從事數(shù)據(jù)挖掘領域工作研究的學生、學者、工程師的參考用書。

書籍目錄

第1部分　數(shù)據(jù)挖掘應用基礎第1章　數(shù)據(jù)挖掘概述第2章　數(shù)據(jù)挖掘可挖掘的知識類型第3章　數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構與模型第4章　數(shù)據(jù)選擇第5章　數(shù)據(jù)預處理第2部分　數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法第6章　回歸分析第7章　貝葉斯分析第8章　聚類分析第9章　決策樹算法第10章　關聯(lián)規(guī)則算法第11章　粗糙集理論第12章　神經(jīng)網(wǎng)絡第13章　遺傳算法第14章　支持向量機第15章　復雜對象數(shù)據(jù)挖掘第3部分　數(shù)據(jù)挖掘建模與模型第16章　數(shù)據(jù)挖掘建模第17章　數(shù)據(jù)挖掘模型評價第4部分　SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘?qū)崉盏?8章　SPSS Clementine基礎第19章 SPSS Clementine數(shù)據(jù)管理第20章　數(shù)據(jù)的圖形化展示第21章　SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘建模第22章　數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的輸出第23章　數(shù)據(jù)挖掘項目實施第24章　SPSS Clementine典型案例分析參考文獻

編輯推薦

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