数据挖掘概念与技术第三版pdf（数据挖掘概念与技术第三版电子书）

## 数据挖掘：概念与技术（第三版）.pdf 深度解析### 简介《数据挖掘：概念与技术（第三版）》是由Jiawei Han、Micheline Kamber和Jian Pei合著的数据挖掘领域经典教材。该书全面系统地介绍了数据挖掘的基本概念、主要技术以及各种应用，并结合大量实例阐述如何用数据挖掘解决实际问题。第三版在内容和结构上进行了全面更新，以反映数据挖掘领域的最新进展，并增加了社交网络挖掘、云计算和数据安全等新兴主题。### 第一部分：数据挖掘基础

第一章：绪论

数据挖掘的定义、发展历程和意义

数据挖掘的任务和应用领域

数据挖掘与其他相关学科的关系

数据挖掘系统的体系结构

第二章：数据预处理

数据清洗：缺失值处理、噪声数据处理、不一致数据处理

数据集成：实体识别、冗余属性处理

数据变换：数据规范化、数据离散化、属性构造

数据规约：数据立方体、维规约、数据压缩

第三章：数据仓库与OLAP技术

数据仓库的概念、特点和体系结构

数据仓库的构建过程

联机分析处理（OLAP）的概念和技术

多维数据模型

数据立方体计算### 第二部分：数据挖掘技术

第四章：关联规则挖掘

频繁项集挖掘算法：Apriori算法、FP-growth算法

关联规则生成

关联规则评价指标

高级关联规则挖掘

第五章：分类

分类问题概述

决策树分类：ID3、C4.5、CART

贝叶斯分类：朴素贝叶斯、贝叶斯网络

基于规则的分类

模型评估与选择

第六章：预测

回归分析：线性回归、非线性回归

时间序列分析：移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型

神经网络

支持向量机

第七章：聚类分析

聚类分析概述

划分方法：K-means算法、K-medoids算法

层次方法：凝聚法、分裂法

基于密度的聚类：DBSCAN算法

聚类评估

第八章：离群点检测

离群点的定义和类型

基于统计的方法

基于距离的方法

基于密度的方法

离群点检测的应用### 第三部分：高级数据挖掘

第九章：挖掘复杂数据类型

文本挖掘

Web挖掘

社交网络挖掘

时空数据挖掘

多媒体数据挖掘

第十章：数据挖掘应用

商业智能

金融分析

生物信息学

网络安全

第十一章：数据挖掘趋势

云计算与数据挖掘

大数据分析

数据挖掘与隐私保护### 总结《数据挖掘：概念与技术（第三版）》是一本内容翔实、深入浅出的数据挖掘经典教材，适合作为高等院校计算机、统计、管理等相关专业的教材或参考书，也适合数据挖掘领域的科研人员和工程技术人员阅读参考。通过学习本书，读者可以系统掌握数据挖掘的基本概念、主要技术以及应用方法，并能够运用所学知识解决实际问题。### 获取资源请注意，传播电子版书籍可能涉及版权问题。建议您通过正规渠道购买正版书籍，支持作者和出版社的劳动成果。您可以在各大电商平台或书店购买《数据挖掘：概念与技术（第三版）》。

数据挖掘：概念与技术（第三版）.pdf 深度解析

简介《数据挖掘：概念与技术（第三版）》是由Jiawei Han、Micheline Kamber和Jian Pei合著的数据挖掘领域经典教材。该书全面系统地介绍了数据挖掘的基本概念、主要技术以及各种应用，并结合大量实例阐述如何用数据挖掘解决实际问题。第三版在内容和结构上进行了全面更新，以反映数据挖掘领域的最新进展，并增加了社交网络挖掘、云计算和数据安全等新兴主题。

第一部分：数据挖掘基础**第一章：绪论*** 数据挖掘的定义、发展历程和意义 * 数据挖掘的任务和应用领域 * 数据挖掘与其他相关学科的关系 * 数据挖掘系统的体系结构**第二章：数据预处理*** 数据清洗：缺失值处理、噪声数据处理、不一致数据处理 * 数据集成：实体识别、冗余属性处理 * 数据变换：数据规范化、数据离散化、属性构造 * 数据规约：数据立方体、维规约、数据压缩**第三章：数据仓库与OLAP技术*** 数据仓库的概念、特点和体系结构 * 数据仓库的构建过程 * 联机分析处理（OLAP）的概念和技术 * 多维数据模型 * 数据立方体计算

第二部分：数据挖掘技术**第四章：关联规则挖掘*** 频繁项集挖掘算法：Apriori算法、FP-growth算法 * 关联规则生成 * 关联规则评价指标 * 高级关联规则挖掘**第五章：分类*** 分类问题概述 * 决策树分类：ID3、C4.5、CART * 贝叶斯分类：朴素贝叶斯、贝叶斯网络 * 基于规则的分类 * 模型评估与选择**第六章：预测*** 回归分析：线性回归、非线性回归 * 时间序列分析：移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型 * 神经网络 * 支持向量机**第七章：聚类分析*** 聚类分析概述 * 划分方法：K-means算法、K-medoids算法 * 层次方法：凝聚法、分裂法 * 基于密度的聚类：DBSCAN算法 * 聚类评估**第八章：离群点检测*** 离群点的定义和类型 * 基于统计的方法 * 基于距离的方法 * 基于密度的方法 * 离群点检测的应用

第三部分：高级数据挖掘**第九章：挖掘复杂数据类型*** 文本挖掘 * Web挖掘 * 社交网络挖掘 * 时空数据挖掘 * 多媒体数据挖掘**第十章：数据挖掘应用*** 商业智能 * 金融分析 * 生物信息学 * 网络安全**第十一章：数据挖掘趋势*** 云计算与数据挖掘 * 大数据分析 * 数据挖掘与隐私保护

总结《数据挖掘：概念与技术（第三版）》是一本内容翔实、深入浅出的数据挖掘经典教材，适合作为高等院校计算机、统计、管理等相关专业的教材或参考书，也适合数据挖掘领域的科研人员和工程技术人员阅读参考。通过学习本书，读者可以系统掌握数据挖掘的基本概念、主要技术以及应用方法，并能够运用所学知识解决实际问题。

获取资源请注意，传播电子版书籍可能涉及版权问题。建议您通过正规渠道购买正版书籍，支持作者和出版社的劳动成果。您可以在各大电商平台或书店购买《数据挖掘：概念与技术（第三版）》。