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本書是普通高等教育“十一五”國家級規劃教材。全書共12章，第1章詳盡地闡述了數據挖掘與知識發現領域中的一些基本理論、研究方法和技術標準，簡單介紹了相關產品和工具，討論了KDD與數據挖掘的概念、數據挖掘對象、知識發現過程、研究方法以及相關的研究領域和應用范圍。第2章～第9章詳細地介紹了關聯規則、聚類分析、決策樹、貝葉斯網絡、人工神經網絡、支持向量機、粗糙集、模糊集等數據挖掘模型與算法。第10章討論了模型選擇與模型評估方法。第11章和第12章簡單介紹了數據預處理方法和數據挖掘技術標準、數據挖掘可視化技術和數據挖掘工具開發方法，并簡單介紹了數據挖掘產品和工具。 本書可以作為計算機專業、信息類專業、管理類專業高年級本科生及研究生的教材或參考書，也可供有關人員學習參考。
目次
第1章 緒論
第2章 關聯規則
第3章 聚類分析
第4章 決策樹
第5章 貝葉斯網絡
第6章 人工神經網絡
第7章 支持向量機
第8章 粗糙集
第9章 模糊集
第10章 模型選擇與模型評估
第11章 數據處理與可視化技術
第12章 數據挖掘工具與產品
附錄 中英文術語對照
參考文獻
第2章 關聯規則
第3章 聚類分析
第4章 決策樹
第5章 貝葉斯網絡
第6章 人工神經網絡
第7章 支持向量機
第8章 粗糙集
第9章 模糊集
第10章 模型選擇與模型評估
第11章 數據處理與可視化技術
第12章 數據挖掘工具與產品
附錄 中英文術語對照
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