商品簡介
本書學術性、知識性并重,可供從事數據倉庫與數據挖掘教學、研究的師生、學者閱讀,也可以為從事數據挖掘、知識發現系統等軟件工程技術人員提供參考。
作者簡介
目次
1.1 知識與知識發現
1.1.1 知識
1.1.2 知識發現和KDD
1.1.3 知識發現的過程
1.2 數據庫知識發現——KDD
1.2.1 KDD的產生與發展
1.2.2 KDD的一般機理和理論基礎
1.2.3 KDD系統的基本框架
1.2.4 KDD的主要任務
第2章 聚類知識發現及其關鍵技術
2.1 聚類問題的主要方法
2.2 聚類問題的關鍵技術
2.2.1 數據倉庫技術
2.2.2 高維聚類技術
2.3 高維聚類關鍵技術研究
2.3.1 高維聚類的主要算法
2.3.2 高維聚類算法的關鍵技術
第3章 高維數據相似性的定義
3.1 數據相似關係
3.1.1 基於距離的相似性定義
3.1.2 基於密度的相似性定義
3.1.3 基於連接的相似性定義
3.2 高維數據相似關係的定義
3.3 二元數據相似性的定義
3.3.1 屬性分布特徵向量
3.3.2 對象間屬性分布相似性
3.4 小結
第4章 基於粗圖模型的聚類算法
4.1 圖論基礎概念
4.2 基於圖論的聚類算法
4.2.1 聚集型圖論聚類
4.2.2 多層粗圖法
4.2.3 基於二部圖的方法
4.3 圖劃分的關鍵技術
4.3.1 圖的多層二分劃(Multilevel Graph Biseeti011)
4.3.2 增強譜分割算法
4.3.3 圖的非平衡劃分技術
4.4 多層粗圖聚類算法的改進
4.4.1 聚類算法
4.4.2 圖分割的精化算法
4.4.3 聚類質量評價
4.4.4 實驗結果
4.4.5 算法評價
4.5 基於粗圖模型的軟聚類方法
4.5.1 引言
4.5.2 軟聚類算法
4.5.3 基於圖劃分法的軟聚類GPSC算法
4.5.4 實驗分析
4.5.5 軟聚類方法的評價
4.6 小結
第5章 高維二元數據的映射聚類算法
第6章 基於螞蟻行為的聚類方法
第7章 高維數據空間的離群點檢測方法
第8章 高維數據聚類結果的表示
第9章 聚類知識發現數據建模及應用
參考文獻
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