内容简介
本书对数据挖掘进行了全面介绍，旨在为读者分享将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，而后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是在使读者透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还分享了大量例子、图表和习题。本书特色
1、与许多其他同类图书不同，本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。2、只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。
3、书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接地聚集于数据挖掘的主要概念。
4、教辅内容极为丰富，包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源（如数据挖掘算法和数据集）、联机指南
5、为采用本书作为教材的教师分享习题解答。
目录概况
第1章 绪论 1第2章 数据 13
第3章 探索数据 59
第4章 分类：基本概念、决策树与模型评估 89
第5章 分类：其他技术 127
第6章 关联分析：基本概念和算法 201
第7章 关联分析：高级概念 259
第8章 聚类分析：基本概念和算法 305
第9章 聚类分析：其他问题与算法 355
第10章 异常检测 403 >
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