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出版者:

作者:Maltoni, D./ Maio, D./ Jain, A. K.

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2009-6

价格:$ 168.37

装帧:

isbn号码:9781848822535

丛书系列:

图书标签:

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《数据挖掘中的模式发现与应用》 本书导读： 在信息爆炸的时代，海量数据蕴含的深层价值亟待挖掘。《数据挖掘中的模式发现与应用》旨在为读者提供一个全面、深入且富有实践指导意义的知识框架，用以理解、掌握和应用现代数据挖掘的核心技术。本书不仅涵盖了传统的数据挖掘理论基础，更紧密结合当前工业界和学术界的前沿热点，特别是针对复杂数据结构和高维数据的处理挑战，提供了详尽的算法剖析与案例分析。 本书的结构设计遵循从基础概念到高级应用递进的逻辑，确保即便是初涉数据挖掘领域的读者也能逐步建立起坚实的理论基础，同时为资深研究人员提供深入的算法优化思路和最新的研究方向指引。我们力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间取得完美的平衡。 --- 第一部分：数据挖掘基础与预处理 本部分奠定了数据挖掘的理论基石，详细阐述了数据挖掘的整个流程，从业务理解到最终的模型部署。重点突出了数据质量对挖掘结果的决定性影响，并提供了实用的数据预处理策略。 第一章：数据挖掘概述与流程 本章首先定义了数据挖掘（Data Mining）的范畴、目标及其在商业智能（BI）、科学研究和社会治理中的关键作用。我们探讨了从数据仓库到知识发现的全过程（KDD），区分了数据挖掘与其他相关领域（如机器学习、统计学）的异同。内容涵盖了监督式、非监督式和半监督式学习的基本概念，为后续章节打下方法论基础。 第二章：数据基础与质量保障 数据的形态是多样的，本章系统地介绍了各种类型的数据表示，包括数值型、分类型、有序型、文本、时间序列和空间数据。深入分析了数据质量问题，如缺失值、噪声、不一致性和冗余性。详细介绍了处理这些问题的技术，包括： 缺失值处理： 均值/中位数/众数插补、回归模型预测插补、多重插补（MI）方法。 噪声处理： 分箱（Binning）技术、回归平滑、聚类分析中的异常值检测。 数据集成： 实体识别与匹配、冗余属性检测与消除。 第三章：数据准备与特征工程 特征工程被誉为数据挖掘的“艺术与科学”。本章聚焦于如何将原始数据转化为模型可以有效学习的特征表示。内容包括： 数据变换： 最小-最大标准化、Z-Score标准化、对数变换和Box-Cox变换，用于规范数据分布。 维度约减： 深入讲解主成分分析（PCA）的数学原理、奇异值分解（SVD）的应用，以及线性判别分析（LDA）在有监督降维中的作用。 特征选择： 过滤法（Filter Methods，如方差阈值、卡方检验）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除RFE）和嵌入法（Embedded Methods，如Lasso回归）。 离散化技术： 等宽、等频、基于熵和基于聚类的方法，以及如何处理高基数分类变量的编码。 --- 第二部分：核心模式发现技术 本部分是本书的核心，详细阐述了数据挖掘中最常用、最强大的三种模式发现技术：关联规则挖掘、分类和聚类。 第四章：关联规则挖掘 关联规则挖掘用于发现数据项集之间的有趣关系。本章从经典算法出发，逐步深入到处理大规模数据集的优化策略。 基础理论： 支持度（Support）、置信度（Confidence）、提升度（Lift）的概念定义与意义。 Apriori算法： 详细阐述其“先产生候选集，再剪枝”的迭代过程，及其在内存和时间复杂度上的局限性。 高效算法： 介绍FP-Growth（频繁模式树）算法，如何通过避免候选集生成来显著提升性能。 高级关联： 探讨约束驱动的关联规则挖掘（如最小增益规则）和序列模式挖掘。 第五章：分类模型与决策树 分类是数据挖掘中最普遍的任务之一。本章侧重于理解分类器的决策边界和模型可解释性。 决策树： 深入分析ID3、C4.5和CART算法，特别是信息增益、增益率和基尼不纯度的计算与选择标准。讨论过拟合问题及剪枝技术（预剪枝与后剪枝）。 集成学习（Ensemble Learning）： 详细介绍Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）。分析了它们如何通过组合弱学习器来增强预测性能和鲁棒性。 朴素贝叶斯分类器： 阐述其基于概率的分类原理，以及在文本分类中的应用。 第六章：现代分类算法 本章转向更复杂、性能更优越的分类方法。 支持向量机（SVM）： 详细解释最大间隔分类器的原理，核函数（Kernel Trick）的选择与应用（线性、多项式、RBF核），以及软间隔处理噪声数据的方法。 人工神经网络基础： 介绍多层感知器（MLP）的结构、前向传播与反向传播算法的数学推导。讨论激活函数（Sigmoid, ReLU）的选择。 第七章：聚类分析 聚类是无监督学习的核心，旨在发现数据中的内在群体结构。 划分式聚类： 重点分析K-Means算法的迭代优化过程，以及K-Medoids（PAM）如何应对异常值。探讨肘部法则（Elbow Method）和轮廓系数（Silhouette Coefficient）在确定最优簇数K时的应用。 层次聚类： 介绍凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）聚类，理解不同连接标准（Single Link, Complete Link, Average Link）对簇形状的影响。 基于密度的方法： 深入探讨DBSCAN算法，其如何识别任意形状的簇，并有效处理噪声点（Outliers）。 模型混合方法： 介绍期望最大化（EM）算法在高斯混合模型（GMM）中的应用。 --- 第三部分：高级应用与新兴领域 本部分聚焦于处理非结构化数据和评估模型性能的复杂问题。 第八章：模型评估与性能度量 一个好的模型不仅要准确，更要有效。本章侧重于对模型性能进行科学和全面的评估。 分类性能指标： 详细解析混淆矩阵（Confusion Matrix），以及精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数和特异度（Specificity）。 ROC曲线与AUC： 解释接收者操作特征曲线（ROC）的绘制原理，以及面积（AUC）如何作为衡量模型区分能力的标准。 回归性能指标： 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）的对比分析。 模型选择与验证： 交叉验证（K-Fold, Leave-One-Out）的原理和应用，以及偏差-方差的权衡。 第九章：文本挖掘基础与自然语言处理（NLP）入门 随着非结构化文本数据的激增，本章提供了处理文本数据的基础工具。 文本预处理： 分词、停用词移除、词干提取（Stemming）与词形还原（Lemmatization）。 特征表示： 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）、TF-IDF（词频-逆文档频率）的计算与意义。 主题建模： 介绍潜在狄利克雷分配（LDA）的基本框架，用于从大规模文档集中发现抽象主题。 第十章：时间序列数据挖掘 时间序列数据具有内在的顺序性，需要特殊的处理方法。 序列分析基础： 介绍平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。 经典模型： ARIMA（自回归积分滑动平均）模型的建立、参数估计与预测。 相似性度量： 动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）在处理时间序列的非线性形变匹配中的优势。 第十一章：数据挖掘的伦理、隐私与未来趋势 本章引导读者思考数据挖掘的社会影响和责任。 隐私保护技术： 差分隐私（Differential Privacy）的基本概念和作用，以及数据脱敏技术。 模型可解释性（XAI）： 探讨为什么模型决策需要被解释，介绍LIME和SHAP值等工具对复杂模型的局部解释。 前沿展望： 简要介绍图数据挖掘、深度学习在特征学习中的应用趋势，以及联邦学习对分布式数据挖掘的意义。 --- 适用读者： 本书适合计算机科学、信息管理、统计学、工程学等专业的高年级本科生、研究生，以及致力于在金融、医疗、零售、互联网等领域进行数据分析和应用开发的工程师和数据科学家。通过系统学习，读者将能够独立完成复杂数据集的分析任务，并构建出具有实际指导意义的数据挖掘模型。

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