数据挖掘算法与Clementine实践

图书标准信息

• 作者 熊平 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2011-04
• 版次 1
• ISBN 9787302235019
• 定价 25.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 237页
• 字数 362千字

【内容简介】

《数据挖掘算法与Clementine实践》主要介绍了几种最成熟的数据挖掘方法，并针对每种方法，介绍了应用最广泛的几种实现算法。书中以Clementine12．0为平台，用实例介绍了每种算法的具体应用。全书各章分别介绍了数据挖掘和Clementine软件、决策树分类方法（包括ID3、C4．5、C5．0、CART等算法）、聚类分析方法（包括K-Means算法和TwoStep算法）、关联规则挖掘方法（包括Apriori算法、CARMA算法和序列模式挖掘算法）、数据筛选算法（包括特征选择算法和异常检测算法）、回归分析方法（包括线性回归算法和二项Logistic回归）、神经网络构建方法（包括多层感知器网络、RBF网络以及Kohonen网络的构建算法）、时间序列分析方法（包括指数平滑法和ARIMA模型构建方法）。

【目录】

第1章数据挖掘概述
1.1数据挖掘简介
1.2数据挖掘过程
1.3数据挖掘方法
1.4数据挖掘工具及软件

第2章clementine概述
2.1clementine简介
2.2clementine基本操作

第3章决策树
3.1分类与决策树概述
3.2id3、c4.5与c5.0
3.3cart

第4章聚类分析
4.1聚类分析概述
4.2k-means算法
4.3twostep算法

第5章关联规则
5.1关联规则概述
5.2apriori算法
5.3carma算法
5.4序列模式

第6章数据筛选
6.1特征选择
6.2异常检测

第7章统计模型
7.1线性回归
7.2项logistic回归

第8章神经网络
8.1神经网络原理
8.2多层感知器与rbf网络
8.3kohonen网络

第9章时间序列分析与预测
9.1时间序列概述
9.2指数平滑法
9.3arima模型
参考文献