图书介绍
数据挖掘技术及其应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 杨杰等编著 著
- 出版社： 上海：上海交通大学出版社
- ISBN：9787313066107
- 出版时间：2011
- 标注页数：263页
- 文件大小：68MB
- 文件页数：272页
- 主题词：数据采集
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图书目录
第1章 导论1
1.1 数据挖掘技术的源起与发展1
1.2 数据挖掘的概念2
1.3 数据挖掘的过程4
1.4 数据挖掘的功能5
1.5 数据挖掘的典型应用领域6
1.6 目前国际上流行的数据挖掘软件7
参考文献7
第2章 数据预处理8
2.1 数据清理8
2.2 数据集成14
2.3 数据转换20
2.4 数据约简22
参考文献22
第3章 维约简——特征选择与特征提取24
3.1 特征选择24
3.2 特征提取39
3.3 基于谱分析的降维框架59
参考文献75
第4章 关联规则提取与粗糙集80
4.1 基本概念80
4.2 经典的关联规则挖掘算法81
4.3 模糊关联规则的发现82
4.4 数量属性关联规则的挖掘83
4.5 面向不确定知识的关联规则挖掘——粗糙集理论与应用86
4.6 基于粗糙集和微粒群算法的特征选择（PSORSFS）91
4.7 基于有序PSO的粗糙集近似熵约简100
4.8 基于模糊粗糙集的最近邻聚类分类算法104
参考文献109
第5章 分类原理与方法113
5.1 一般概念113
5.2 基于归纳的传统决策树方法115
5.3 超平面决策树方法118
5.4 复合式评价函数120
5.5 模糊类别的决策树方法123
5.6 基于模糊极小极大网络的模糊规则提取与分类126
5.7 Linear Map（LMAP）方法与包容型数据132
参考文献133
第6章 统计学习理论与支持向量机135
6.1 简介135
6.2 统计学习理论的主要内容136
6.3 支持向量机理论143
6.4 基于测地距离的SVM分类算法147
6.5 基于SOR（Successive Over Relaxation）的支持向量回归训练方法155
参考文献168
第7章 聚类分析171
7.1 聚类的基本概念171
7.2 常见聚类算法173
7.3 特征空间属性加权模糊核聚类算法179
7.4 基于信息理论的合作模糊聚类算法研究188
7.5 基于密度和网格的子空间聚类算法191
参考文献196
第8章 数据挖掘在生物信息学中的应用199
8.1 基于集成分类器的蛋白序列分析199
8.2 聚类分析在基因表达数据中的应用211
8.3 基于有监督聚类算法的蛋白三维结构分类224
参考文献228
第9章 数据挖掘在合金相图研究中的应用233
9.1 国内外相图研究现状233
9.2 相图研究的原子参数-数据挖掘方法234
9.3 研究三元合金系中间化合物形成规律的原理与方法236
9.4 国内外相图研究现状：三元合金系中间化合物形成规律研究237
参考文献262