数据挖掘算法与应用

出版时间：2011-11  出版社：厦门大学  作者：黄添强  页数：209  
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内容概要

数据挖掘是近年来计算机科学中最活跃的研究分支之一。本书分三部分介绍数据挖掘中的三个热点：空间数据挖掘、半监督学习与流形学习，并分别介绍了这三个研究热点的研究背景、研究现状、存在问题、最新算法与应用等。本书在论述这三个研究热点的研究现状并分析了存在的问题后，面向实际需要，提出最新的模型、算法与技术。这些模型与算法以作者研究成果为基础，具有一定的创新性与实际应用价值。这些成果可帮助广大研究工作者与工程技术人员拓展思路，并为数据挖掘的理论应用提供借鉴。
 本书可供数据挖掘、机器学习及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程人员参考。

书籍目录

第一篇 空间数据挖掘
　第1章 空间数据挖掘研究绪论
　 一、空间数据挖掘研究背景及意义
　 二、空间数据挖掘与经典数据挖掘的区别
　 三、空间数据挖掘技术的主要方法及特点
　 (一)空间数据概化
　 (二)空间规则挖掘
　 (三)空间分类
　 (四)空间趋势预测
　 (五)空间聚类
　 (六)空间离群点查找
　 四、空间数据挖掘相关研究
　 本章参考文献
　第2章 空间多维位置相关规则挖掘算法
　　一、已有研究的不足
　　二、基于影响域的空间多维位置相关规则模型(SMARM)的构建
　　三、空间多维位置相关规则的挖掘算法SMARBIA
　　四、算法时间性能分析
　　五、实验
　　六、本章小结
　　本章参考文献
　第3章 基于多代表点特征树的空间聚类算法
　 一、相关工作
　 二、多代表点特征(MRF)树
　 (一)MRF一树的插入操作
　 (二)MRF一树的重建
　 三、基于MRF一树的算法CAMFT
　 (一)随机取样
　 (二)建树
　 (三)叶结点聚类
　　　……
第二篇　流形学习
第三篇　半监督学习

编辑推荐

空间数据挖掘、流形学习以及半监督学习是近几年学术界研究的热点。作者黄添强多年从事数据挖掘研究，尤其在空间数据挖掘、流形学习与半监督学习的研究中倾注了大量的心血。本书《数据挖掘算法与应用》是在作者多年来对这三个研究领域进行深入的研究，并吸纳了国内外许多优秀成果的基础上撰写而成。同时，本书也是作者及其团队十几年来大部分研究工作的总结。    全书包括三部分，共17章。这三部分内容包括它们的研究背景、研究现状、存在问题、作者的研究成果及其典型应用。    本书可以作为计算机专业研究生、高年级本科的教材或供工程技术人员参考。

用户评论 (总计2条)

•   纸张太好了,这是我觉得非常好的地方,其他就是作者的研究很多,大多数是文献
•   这本书不值得，章节和标题倒是挺高的，根本就没内容，蜻蜓点水，又是标题党