数据挖掘基础教程
数据挖掘是一个新兴的多学科交叉领域，它基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化等技术，能够从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息，目前已广泛应用于科学、工程、商业、医学等领域。
本书旨在向读者介绍数据挖掘方法和算法，使读者能够应用这些方法解决现实世界中的问题。本书精心选择了在数据挖掘领域中广泛使用的大部分方法，并辅以简单的例子，因而是学习数据挖掘的理想教材。
本书特色
·涵盖数据挖掘中数据的预处理、分类、预测、聚类、关联、支持向量机、多维数据可视化等内容，以及用于这些数据挖掘问题的典型算法。
·许多算法都通过例子解释，并辅以大量图示，有利于初学者理解。
·介绍如何使用开源软件包Weka和ExcelMiner、GCLUTO工具进行数据挖掘。在学习理论的同时，配合使用这些数据挖掘软件进行实验有利于读者加深对数据挖掘理论和算法的理解。·介绍了一些源自UCI机器学习库的数据集，它们已经成为研究算法性能的基准数据集。
附带光盘包括
·大量数据集。
·使用Weka和ExcelMiner进行数据挖掘的演示。

数据挖掘基础教程_12124868.pdf: https://545c.com/file238/12623596-426191421