| 摘要註: |
面對"人們被數據淹沒, 卻飢渴於知識"的挑戰, 數據挖掘和知識發現技術應運而生, 並得以蓬勃發展. 數據挖掘涉及到人工智能, 模式識別, 機器學習, 統計學等領域, 因此, 我們把體現當代科學技術發展特徵的多學科間的知識交叉及最新成果反映到教材中來, 同時本書從智能信息處理及數據挖掘兩大主題出發, 著重於介紹將智能信息處理中的最新技術如何應用於數據挖掘領域, 如智能搜索, 分類, 聚類和智能決策等. 本書在介紹智能信息處理理論, 方法, 技術的基礎上, 全面系統地介紹了數據挖掘的概念, 相關技術的原理及應用. 全書共分9章. 第一章主要從整體上介紹數據挖掘和知識發現的基本概念, 研究現狀及發展方向; 第二章介紹了數據挖掘的理論基礎; 第三章詳細論述了用於數據挖掘的計算智能方法的理論基礎; 第四章論述了神經網絡和進化計算的分類方法; 第五章全面論述了支撐矢量機與核分類方法; 第六章詳細論述了集成分類方法; 第七章系統論述了數據挖掘中大規模數據聚類方法; 第八章論述關聯規則挖掘方法; 第九章介紹數據挖掘實例及可視化. 從第三章後的每一章都給出了所用方法的實驗條件設置及實驗結果. |