图书介绍
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- 吕晓玲，谢邦昌编著 著
- 出版社： 北京：中国人民大学出版社
- ISBN：9787300099705
- 出版时间：2009
- 标注页数：240页
- 文件大小：50MB
- 文件页数：250页
- 主题词：数据采集－高等学校－教材
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图书目录
第1章 数据挖掘概述1
1.1数据挖掘定义1
1.1.1数据挖掘的技术定义1
1.1.2数据挖掘的商业定义2
1.2数据挖掘的重要性及意义3
1.3数据挖掘功能6
1.4数据挖掘步骤和标准10
1.4.1数据挖掘步骤10
1.4.2数据挖掘需要的人员11
1.5数据挖掘常用方法11
1.5.1数据挖掘的对象11
1.5.2数据挖掘的常用方法13
练习题16
第2章 关联规则17
2.1关联规则介绍17
2.2关联规则种类18
2.2.1一般意义上的关联规则18
2.2.2带有时间性的序列关联分析19
2.3关联规则算法21
2.3.1普通的关联规则算法21
2.3.2序列关联规则算法24
2.4STATISTICA中的关联规则27
2.5案例分析28
练习题40
第3章 聚类分析41
3.1聚类分析介绍41
3.2距离定义44
3.2.1点之间的距离44
3.2.2类之间的距离50
3.3聚类分析算法51
3.3.1层次聚类51
3.3.2基于划分的聚类52
3.3.3EM聚类55
3.4STATISTICA中的聚类分析57
3.5案例分析59
练习题85
第4章 决策树建模86
4.1决策树介绍86
4.1.1决策树的基本知识87
4.1.2决策树的应用和发展趋势89
4.2树的建模过程91
4.2.1数据要求92
4.2.2树的生长93
4.2.3有效性和风险性96
4.2.4属性选择98
4.3STATISTICA中的决策树117
4.4案例分析119
练习题127
第5章 神经网络建模129
5.1神经网络介绍129
5.2神经网络的基本概念和原理130
5.2.1基本组成单元130
5.2.2神经网络的训练过程135
5.2.3基本的神经网络模型138
5.3STATISTICA中的神经网络模型152
5.4案例分析153
练习题169
第6章 回归分析170
6.1回归分析介绍170
6.2线性回归模型171
6.2.1模型的建立及未知参数的估计171
6.2.2回归方程与回归参数的检验及变量的选择问题173
6.2.3回归诊断和决定系数174
6.3Logistic回归模型174
6.3.1Logistic回归模型的建立174
6.3.2Logistic回归模型的参数估计177
6.3.3Logistic回归模型的检验及诊断179
6.3.4Logistic回归模型结果的解释183
6.3.5Logistic回归模型的扩展184
6.4STATISTICA中的回归186
6.5案例分析187
练习题206
第7章 时间序列207
7.1时间序列介绍207
7.2时间序列算法209
7.2.1传统时间序列分析209
7.2.2ARIMA模型212
7.3STATISTICA中的时间序列218
7.4案例分析219
练习题239
参考文献240