数据挖掘导论(英文版)(图灵原版计算机科学系列)
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品牌: 谭
基本信息·出版社：人民邮电出版社
·页码：516 页
·出版日期：2006年
·ISBN：7115141444
·条形码：9787115141446
·包装版本：1
·装帧：平装
·开本：16开
·丛书名：图灵原版计算机科学系列
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内容简介《数据挖掘导论》(英文版)对数据挖掘进行了全面介绍，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论》(英文版)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，书中还提供了大量例子、图表和习题。
作者简介Pang-Ning Tan 现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授，主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前，他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员（2002-2003）。
Michael Steinbach 明尼苏达大学计算机与工程系研究员，在读博士。
Vipin Kumar 明尼苏达大学计算机科学与工程系主任，曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位，是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威，IEEE会士。
媒体推荐书评
“这是一本全新的数据挖掘教材，值得大力推荐。”
——Jiawei Han,伊利诺伊大学教授
本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：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：前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。
本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。
本书特色：
·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。
·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。
·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。
·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（使用实际的数据集和数据分析软件，为本书介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解）。
·为采用本书作为教材的教师提供习题解答。
编辑推荐《数据挖掘导论》(英文版)适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材，同时也可作为从事数据挖掘研究和应用开发工作的技术人员的参考书。《数据挖掘导论》(英文版)是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材,该书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：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：前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的高级主题。
目录
1 Introduction
1.1 What Is Data Mining?
1.2 Motivating Challenges
1.3 The Origins of Data Mining
1.4 Data Mining Tasks
1.5 Scope and Organization of the Book
1.6 Bibliographic Notes
1.7 Exercises
2 Data
2.1 Types of Data
2.1.1 Attributes and Measurement
2.1.2 Types of Data Sets
2.2 Data Quality
2.2.1 Measurement and Data Collection Issues
2.2.2 Issues Related to Applications
2.3 Data Preprocessing
2.3.1 Aggregation
2.3.2 Sampling
2.3.3 Dimensionality Reduction
2.3.4 Feature Subset Selection
2.3.5 Feature Creation
2.3.6 Discretization and Binarization
2.3.7 Variable Transformation
2.4 Measures of Similarity and Dissimilarity
2.4.1 Basics
2.4.2 Similarity and Dissimilarity between Simple Attributes
2.4.3 Dissimilarities between Data Objects
2.4.4 Similarities between Data Objects
2.4.5 Examples of Proximity Measures
2.4.6 Issues in Proximity Calculation
2.4.7 Selecting the Right Proximity Measure
2.5 Bibliographic Notes
2.6 Exercises
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