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大数据时代，我们需要对各种海量数据进行筛选、清洗、挖掘，在这个过程中，获取有效数据的方式方法和模型算法成为了整个数据挖掘过程的重点，MATLAB作为一个数据挖掘工具，如何正确和准确地使用它成为了重中之重。针对实际应用数据挖掘技术的要求，本书既介绍了数据挖掘的基础理论和技术，又较为详细地介绍了各种算法以及MATLAB程序。本书共分4篇，分别介绍了数据挖掘的基本概念、技术与算法以及应用实例。期望通过大量的实例分析帮助广大读者掌握数据挖掘技术，并应用于实际的研究中，提高对海量数据信息的处理及挖掘能力。本书针对性和实用性强，具有较高的理论和实用价值。本书作者就职于部队高校，专攻数据挖掘，并应用于大量实
书签已装载， 书签制作方法请找 [email protected] 完全免费 很多学科都面临着一个普遍问题：如何存储、访问异常庞大的数据集，并用模型来描述和理解它们？这些问题使得人们对数据挖掘技术的兴趣不断增强。长期以来，很多相互独立的不同学科分别致力于数据挖掘的各个方面。本书把信息科学、计算科学和统计学在数据挖掘方面的应用融合在一起，是第一本真正和跨学科教材。 本书由三部分构成。第一部分是基础，介绍了数据挖掘算法及其应用所依赖的基本原理。讲座方法直观易懂，深入浅出。第二部分是数据挖掘算法，系统讲座了如何构建求解特定问题的不同算法。讲座的内容包括用于分类和回归的树及规则、关
本书全面总结了不确定数据环境下频繁模式挖掘领域的主要研究成果，从数据模型、问题定义、常用算法等方面系统介绍不确定频繁项集挖掘、不确定序列模式挖掘、不确定频繁子图模式挖掘、不确定高效用项集挖掘和不确定加权频繁项集挖掘技术。重点针对两类典型的不确定数据，即概率数据和容错数据，进行概率频繁模式挖掘和近似频繁模式挖掘的研究，并应用于传统中医药数据环境下，从主观不确定性和客观不确定性两个方面提出相应的解决方案，实现基于不确定数据的高效频繁模式挖掘，并通过实验验证了它们的有效性和实用性。 本书主要面向对数据挖掘和机器学习感兴趣的科研人员和学生，特别适合从事不确定数据挖掘、频繁模式挖掘和关联规则发现以及相关
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