智能數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)

內(nèi)容概要

面對“人們被數(shù)據(jù)淹沒，卻饑渴于知識”的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術應運而生，并得以蓬勃發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘涉及到人工智能、模式識別、機器學習、統(tǒng)計學等領域，因此，我們把體現(xiàn)當代科學技術發(fā)展特征的多學科間的知識交叉及最新成果反映到教材中來，同時本書從智能信息處理及數(shù)據(jù)挖掘兩大主題出發(fā)，著重于介紹將智能信息處理中的最新技術如何應用于數(shù)據(jù)挖掘領域，如智能搜索、分類、聚類和智能決策等。    本書在介紹智能信息處理理論、方法、技術的基礎上，全面系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念、相關技術的原理及應用。全書共分9章。第一章主要從整體上介紹數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的基本概念、研究現(xiàn)狀及發(fā)展方向；第二章介紹了數(shù)據(jù)挖掘的理論基礎；第三章詳細論述了用于數(shù)據(jù)挖掘的計算智能方法的理論基礎；第四章論述了神經(jīng)網(wǎng)絡和進化計算的分類方法；第五章全面論述了支撐矢量機與核分類方法；第六章詳細論述了集成分類方法；第七章系統(tǒng)論述了數(shù)據(jù)挖掘中大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類方法；第八章論述關聯(lián)規(guī)則挖掘方法；第九章介紹數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗翱梢暬?。從第三章后的每一章都給出了所用方法的實驗條件設置及實驗結果。    本書可作為高校計算機、信號與信息處理、應用數(shù)學等專業(yè)的高年級本科生或研究生的教材，也可作為從事數(shù)據(jù)挖掘方面研究工作的科技工作者的參考資料。

書籍目錄

第一章 緒論  1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述  1.2 數(shù)據(jù)挖掘的分類  1.3 數(shù)據(jù)挖掘研究的公開問題  1.4 國內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀  本章參考文獻第二章 KDD的理論基礎  2.1 數(shù)學理論Ⅰ  2.2 數(shù)學理論Ⅱ  2.3 機器學習理論  2.4 數(shù)據(jù)庫理論  2.5 可視化理論  本章參考文獻第三章 計算智能方法理論基礎  3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡  3.2 進化計算  3.3 免疫克隆計算第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡與進化計算的分類  4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡分類  4.2 海量數(shù)據(jù)的組織協(xié)同進化分類算法  4.3 基于免疫克隆算法的特征選擇  本章參考文獻第五章 支撐矢量機與核分類  5.1 統(tǒng)計學習理論  5.2 支撐矢量機  5.3 子波核匹配追蹤學習機  本章參考文獻第六章 集成分類器  6.1 集成學習  6.2 Boosting概述  6.3 Bagging算法  6.4 基于免疫克隆算法的選擇性SVMs集成  6.5 核匹配追蹤分類器集成  本章參考文獻第七章 大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類算法第八章 關聯(lián)規(guī)則挖掘第九章 數(shù)據(jù)挖掘應用實例及可視化

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