[理學(xué)]廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘課件之第1章數(shù)據(jù)挖掘概述-展示頁
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【正文】 tistical Themes and Lessons for Data Mining, Data Mining and Knowledge Discovery 1, 1128 (1997) 4. Han, J . W. and Kamber, M. Data Mining: Concepts and Techniques ,Higher Education Press, (2022) 5. Theresa, B., Frederick, E. P. and Gurdial, A., InformationTheoretic Measures of Uncertainty for Rough Sets and Rough Relational Databases, Journal of Information Sciences 109(1998), pp185195 6. Nelson , D. E., High Range Resolution Radar Target Classification: A Rough Set Approach， Paper of PhD 2022/1/4 ? 張堯庭，謝邦昌，朱世武，數(shù)據(jù)采掘入門及應(yīng)用 —— 從統(tǒng)計(jì)技術(shù)看數(shù)據(jù)采掘，中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，北京， () ? 史忠植著，知識(shí)發(fā)現(xiàn)，清華大學(xué)出版社，北京， () ? 劉同明等編著， 《 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用 》 ，國(guó)防工業(yè)出版社，() ? 數(shù)據(jù)挖掘討論組，數(shù)據(jù)挖掘的研究歷史和現(xiàn)狀， ? 閃四清等譯 (Mehmed Kantardzic)，數(shù)據(jù)挖掘 —— 概念、模型、方法和算法，清華大學(xué)出版社， () ? 張銀奎等譯 (Hand, D)，數(shù)據(jù)挖掘原理，機(jī)械工業(yè)出版社，() ? 范明等譯， 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ) —— 數(shù)據(jù)挖掘、推理與預(yù)測(cè)， 電子工業(yè)出版社， () 2022/1/4 第一章 數(shù)據(jù)挖掘概述 167。 模糊聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 時(shí)序稠密數(shù)據(jù)集的挖掘技術(shù)等 。利用可視化方法對(duì)所多度相應(yīng)分析方法進(jìn)行了驗(yàn)證。 講授關(guān)聯(lián)規(guī)則的意義和量度，維布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則，多層關(guān)聯(lián)規(guī)則，由關(guān)聯(lián)規(guī)則到相關(guān)分析。讓學(xué)生在實(shí)際應(yīng)用中認(rèn)識(shí)到其方法的可靠性與穩(wěn)定性 。 講授數(shù)據(jù)的排序與有向聚類問題。并利用所介紹的方法進(jìn)行實(shí)證分析。 這一章講授知識(shí)的分類觀點(diǎn)和概念的邊界觀點(diǎn)，知識(shí)的約簡(jiǎn)和決策表的約簡(jiǎn)。 在這一章將分析原始大型數(shù)據(jù)庫的基本表述和特征，了解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的不同技術(shù)，比較去除丟失值的不同方法，構(gòu)造時(shí)間相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表述方法，實(shí)現(xiàn)一些數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)。以現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法的基本思想，讓學(xué)生認(rèn)識(shí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)挖掘中所做的貢獻(xiàn)，即統(tǒng)計(jì)方法在數(shù)據(jù)挖掘中強(qiáng)有力的作用。 ? 第二章數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，澄清數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的關(guān)系，明確數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象。 ? 第一章介紹數(shù)據(jù)挖掘概況。在過去幾年，一個(gè)稱為 “ 數(shù)據(jù)挖掘 ” (Data Mining)的新領(lǐng)域得到了快速發(fā)展，已在經(jīng)濟(jì)、商業(yè)、金融、天文等行業(yè)得到了成功的應(yīng)用 ,在國(guó)際上掀起了一股空前的研究熱潮。 2022/1/4 講授的基本內(nèi)容 ? 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和電子數(shù)據(jù)獲取方面的不斷進(jìn)展以及Inter和各種局域網(wǎng)的廣泛普及，人們獲得的數(shù)據(jù)正以前所未有的速度急劇增加，最近幾十年產(chǎn)生了很多超大型數(shù)據(jù)庫，遍及超級(jí)市場(chǎng)銷售、銀行存款、天文學(xué)、粒子物理、化學(xué)、醫(yī)學(xué)以及政府統(tǒng)計(jì)等領(lǐng)域。 本課程從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度介紹該領(lǐng)域的全面情況，講授有趣的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法，并討論應(yīng)用和研究方向。 用統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)看，它可以看成是通過計(jì)算機(jī)對(duì)大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)集的自動(dòng)探索性分析。2022/1/4 數(shù)據(jù)挖掘 中的統(tǒng)計(jì) 方法及其實(shí)踐 朱建平 廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院計(jì)劃統(tǒng)計(jì)系 2022/1/4 The Statistical Method for Data Mining and Its Application Zhu Jianping Xiamen University 2022/1/4 教學(xué)目的 數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。它是涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)庫管理及數(shù)據(jù)可視化等學(xué)科的邊緣學(xué)科。作為一種獨(dú)立于應(yīng)用的技術(shù)，一經(jīng)出現(xiàn)立即受到廣泛的關(guān)注。其目的是針對(duì)海量數(shù)據(jù)，讓我們掌握利用計(jì)算機(jī)分析數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)，并具有基于豐富的數(shù)據(jù)做出決策的能力。 ? 那么，如何從這些大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用的信息、模式和知識(shí)？如何開發(fā)有效的挖掘方法？ 已成為眾多科技工作者共同關(guān)注的焦點(diǎn)。 2022/1/4
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