数据挖掘与分析：概念与算法 中文pdf扫描版[79MB]

《数据挖掘与分析：概念与算法》是专注于数据挖掘与分析的基本算法的入门图书，内容分为数据分析基础、频繁模式挖掘、聚类和分类四个部分，每一部分的各个章节兼顾基础知识和前沿话题，例如核方法、高维数据分析、复杂图和网络等。每一章最后均附有参考书目和习题。

目录

第1章 数据挖掘与分析 1
第一部分 数据分析基础
第2章 数值属性 28
第3章 类别型属性 53
第4章 图数据 79
第5章 核方法 114
第6章 高维数据 139
第7章 降维 156
第二部分 频繁模式挖掘
第8章 项集挖掘 186
第9章 项集概述 208
第10章 序列挖掘 223
第11章 图模式挖掘 242
第12章 模式与规则评估 260
第三部分 聚类
第13章 基于代表的聚类 288
第14章 层次式聚类 315
第15章 基于密度的聚类 325
第16章 谱聚类和图聚类 341
第17章 聚类的验证 368
第四部分 分类
第18章 基于概率的分类 404
第19章 决策树分类器 416
第20章 线性判别分析 431
第21章 支持向量机 445
第22章 分类的评估 475