數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典

　　《數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典》從數(shù)據(jù)挖掘基礎、數(shù)據(jù)挖掘經典算法、數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務建模與模型評價、SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘實務這4方面對數(shù)據(jù)挖掘技術進行了全面介紹，既包含傳統(tǒng)經典的數(shù)據(jù)挖掘方法，同時也包含了部分數(shù)據(jù)挖掘的最新研究成果；通過學習讀者可以對數(shù)據(jù)挖掘理論有一定的認識，理解數(shù)據(jù)挖掘經典算法的實現(xiàn)，并且可以掌握數(shù)據(jù)挖掘建模以及SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)?！稊?shù)據(jù)挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典》共24章，分為4部分。第1部分數(shù)據(jù)挖掘應用基礎，包括第1～5章。通過本部分的學習可以了解掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本概念及數(shù)據(jù)挖掘應用的基本原理。第2部分數(shù)據(jù)挖掘經典算法，包括第6～15章，包括回歸分析的基本原理以及各種回歸分析的方法；貝葉斯網絡的基本概念和一些常用的算法；聚類分析的原理和常用的聚類算法；決策樹算法的原理和常用算法；關聯(lián)規(guī)則的基本概念、原理以及常用算法；粗糙集基本概念，算法以及在數(shù)據(jù)挖掘中的應用；基本的神經網絡模型的原理和算法；遺傳算法的基本構成，算法及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應用；支持向量機的基本原理和實現(xiàn)技術。第3部分數(shù)據(jù)挖掘建模與模型，包括第16～17章。本部分是數(shù)據(jù)挖掘建模和模型評價的基礎知識。第4部分SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘實務，包括第18～24章。本部分包括SPSS Clementine的使用入門和SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘項目的實現(xiàn)和具體實施，最后講解了SPSSClementine的3個典型案例?！稊?shù)據(jù)挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典》可作為高等院校計算機科學與技術專業(yè)、軟件工程專業(yè)或信息類等相關專業(yè)的教材，也可作為有關數(shù)據(jù)挖掘方面的培訓教材，以及所有擬從事數(shù)據(jù)挖掘領域工作研究的學生、學者、工程師的參考用書。

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