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数据挖掘基础及其应用

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1、第6章分类,概率分类与回归第第66章章分类分类,概率分类与回归概率分类与回归6,1引言引言6,2贝叶斯公式贝叶斯公式6,3贝叶斯分类贝叶斯分类算法算法6,4贝叶斯信念贝叶斯信念网络网络6,5回归分析回归分析本章本章小结小结第6章分类,概率分。

2、第5章分类,支持向量机第第55章章分类分类,支持向量机支持向量机5,1引言引言5,2数学模型数学模型5,3优化优化理论理论5,4SVM优化优化5,5非线性非线性SVM5,6SVM的的应用应用本章本章小结小结第5章分类,支持向量机5,1引引言。

3、第2章数据第第22章章数据数据2,1数据的数据的定义定义2,2属性的属性的分类分类2,3数据类型数据类型2,4相似性计算相似性计算本章本章小结小结第2章数据2,1数据的定义数据的定义数据是指对客观事物进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的。

4、第7章关联规则,频繁模式挖掘第第77章章关联规则关联规则,频繁模式挖掘频繁模式挖掘7,1引言引言7,2基本基本概念概念7,3频繁项集频繁项集挖掘挖掘7,4频繁模式频繁模式树算法树算法本章本章小结小结第7章关联规则,频繁模式挖掘7,1引引言言。

5、第4章分类I,概念与决策树算法第第44章章分类分类I,I,概念与概念与决策树算法决策树算法4,1引言引言4,2决策树决策树4,3决策树原理与决策树原理与构建构建4,4补充补充算法算法4,5过拟合过拟合欠欠拟合拟合4,6分类准确性评估分类准确。

6、第11章社交网络图聚类第第1111章章社交网络图聚类社交网络图聚类11,1引言引言11,2社团社团结构结构11,3半半监督学习监督学习11,4社团社团挖掘挖掘11,5实验实验结果结果本章本章小结小结第11章社交网络图聚类11,1引言引言复杂。

7、第8章关联规则,关联规则挖掘第第88章章关联规则关联规则,关联规则挖掘关联规则挖掘8,1引言引言8,2关联规则关联规则提取提取8,3规则评价规则评价标准标准8,4规则评价指标规则评价指标8,5一致性一致性问题问题8,6关联规则的应用关联规则。

8、第10章聚类分析,分层聚类与密度聚类第第1010章章聚类分析聚类分析,分层聚类与密度聚类分层聚类与密度聚类10,1引言引言10,2分层分层聚类聚类10,3分层聚类的分层聚类的实现实现10,4密度密度聚类聚类10,5聚类结果聚类结果评估评估1。

9、第12章生物网络挖掘第第1212章章生物网络挖掘生物网络挖掘12,1引言引言12,2相关相关工作工作12,3基于基于图通信的检测图通信的检测算法算法12,4基于基于弱连接的检测弱连接的检测算法算法12,5实验结果实验结果12,6图密度图密度。

10、第9章聚类分析,概念与K,均值算法第第99章章聚类分析聚类分析,概念与概念与K,K,均值算法均值算法9,1引言引言9,2聚类流程与方法聚类流程与方法9,3K,均值均值算法算法9,4K,均值算法的均值算法的拓展拓展9,5图像分割的图像分割的应。

11、第3章数据预处理第第33章章数据预处理数据预处理3,1数据质量数据质量3,2数据预处理数据预处理概述概述3,3数据数据清洗清洗3,4数据集成与数据集成与转换转换3,5数据约简数据约简本章本章小结小结第3章数据预处理3,1数数据据质质量量在统。

12、第1章绪论第第11章章绪论绪论1,1数据数据概述概述1,2数据与数据与社会变革社会变革1,3数据挖掘的数据挖掘的定义定义1,4数据挖掘的发展与数据挖掘的发展与应用应用1,5数据挖掘的任务与数据挖掘的任务与挑战挑战1,6本书内容与本书内容与组。

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