具体描述
本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题，涉及学科领域众多，适用面广。
书中涵盖5个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。
本书特色
·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。
·不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。
·网上配套教辅资源丰富，包括ppt、习题解答、数据集等。
作者简介
Pang-Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授，主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。他的研究主要关注于为广泛的应用(包括医学信息学、地球科学、社会网络、Web挖掘和计算机安全)开发适用的数据挖掘算法。
Michael Steinbach拥有明尼苏达大学数学学士学位、统计学硕士学位和计算机科学博士学位，现为明尼苏达大学双城分校计算机科学与工程系助理研究员。
Vipin Kumar现为明尼苏达大学计算机科学与工程系主任和William Norris教授。1988年至2005年，他曾担任美国陆军高性能计算研究中心主任。
目录信息
1 introduction 1
1.1 what is data mining 2
1.2 motivating challenges 4
1.3 the origins of data mining 6
1.4 data mining tasks 7
1.5 scope and organization of the book 11
1.6 bibliographic notes 13
1.7 exercises 16
2 data 19
2.1 types of data 22
2.1.1 attributes and measurement 23
2.1.2 types of data sets 29
2.2 data quality 36
2.2.1 measurement and data collection issues 37
2.2.2 issues related to applications 43
2.3 data preprocessing 44
2.3.1 aggregation 45
2.3.2 sampling 47
2.3.3 dimensionality reduction 50
.2.3.4 feature subset selection 52
2.3.5 feature creation 55
2.3.6 discretization and binarization 57
2.3.7 variable transformation 63
2.4 measures of similarity and dissimilarity 65
2.4.1 basics 66
2.4.2 similarity and dissimilarity between simple attributes67
2.4.3 dissimilarities between data objects 69
2.4.4 similarities between data objects 72
2.4.5 examples of proximity measures 73
2.4.6 issues in proximity calculation 80
2.4.7 selecting the right proximity measure 83
2.5 bibliographic notes 84
2.6 exercises 88
3 exploring data 97
3.1 the iris data set 98
3.2 summary statistics 98
3.2.1 frequencies and the mode 99
3.2.2 percentiles 100
3.2.3 measures of location: mean and median 101
3.2.4 measures of spread: range and variance 102
3.2.5 multivariate summary statistics 104
3.2.6 other ways to summarize the data 105
3.3 visualization 105
3.3.1 motivations for visualization 105
3.3.2 general concepts 106
3.3.3 techniques 110
3.3.4 visualizing higher-dimensional data 124
3.3.5 do’s and don’ts 130
3.4 olap and multidimensional data analysis 131
3.4.1 representing iris data as a multidimensional array 131
3.4.2 multidimensional data: the general case 133
3.4.3 analyzing multidimensional data 135
3.4.4 final comments on multidimensional data analysis 139
3.5 bibliographic notes 139
3.6 exercises 141
4 classification:
basic concepts, decision trees, and model evaluation 145
4.1 preliminaries 146
4.2 general approach to solving a classification problem 148
4.3 decision tree induction 150
4.3.1 how a decision tree works 150
4.3.2 how to build a decision tree 151
4.3.3 methods for expressing attribute test conditions 155
4.3.4 measures for selecting the best split 158
4.3.5 algorithm for decision tree induction 164
4.3.6 an example: web robot detection 166
contents xi
4.3.7 characteristics of decision tree induction 168
4.4 model overfitting 172
4.4.1 overfitting due to presence of noise 175
4.4.2 overfitting due to lack of representative samples 177
4.4.3 overfitting and the multiple comparison procedure 178
4.4.4 estimation of generalization errors 179
4.4.5 handling overfitting in decision tree induction 184
4.5 evaluating the performance of a classifier 186
4.5.1 holdout method 186
4.5.2 random subsampling 187
4.5.3 cross-validation 187
4.5.4 bootstrap 188
4.6 methods for comparing classifiers 188
4.6.1 estimating a confidence interval for accuracy 189
4.6.2 comparing the performance of two models 191
4.6.3 comparing the performance of two classifiers 192
4.7 bibliographic notes 193
4.8 exercises 198
5 classification: alternative techniques 207
5.1 rule-based classifier 207
5.1.1 how a rule-based classifier works 209
5.1.2 rule-ordering schemes 211
5.1.3 how to build a rule-based classifier 212
5.1.4 direct methods for rule extraction 213
5.1.5 indirect methods for rule extraction 221
5.1.6 characteristics of rule-based classifiers 223
5.2 nearest-neighbor classifiers 223
5.2.1 algorithm 225
5.2.2 characteristics of nearest-neighbor classifiers 226
5.3 bayesian classifiers 227
5.3.1 bayes theorem 228
5.3.2 using the bayes theorem for classification 229
5.3.3 na¨ve bayes classifier 231
5.3.4 bayes error rate 238
5.3.5 bayesian belief networks 240
5.4 artificial neural network (ann) 246
5.4.1 perceptron 247
5.4.2 multilayer artificial neural network 251
5.4.3 characteristics of ann 255
xii contents
5.5 support vector machine (svm) 256
5.5.1 maximum margin hyperplanes 256
5.5.2 linear svm: separable case 259
5.5.3 linear svm: nonseparable case 266
5.5.4 nonlinear svm 270
5.5.5 characteristics of svm 276
5.6 ensemble methods 276
5.6.1 rationale for ensemble method 277
5.6.2 methods for constructing an ensemble classifier 278
5.6.3 bias-variance decomposition 281
5.6.4 bagging 283
5.6.5 boosting 285
5.6.6 random forests 290
5.6.7 empirical comparison among ensemble methods 294
5.7 class imbalance problem 294
5.7.1 alternative metrics 295
5.7.2 the receiver operating characteristic curve 298
5.7.3 cost-sensitive learning 302
5.7.4 sampling-based approaches 305
5.8 multiclass problem 306
5.9 bibliographic notes 309
5.10 exercises 315
6 association analysis: basic concepts and algorithms 327
6.1 problem definition 328
6.2 frequent itemset generation 332
6.2.1 the apriori principle 333
6.2.2 frequent itemset generation in the apriori algorithm335
6.2.3 candidate generation and pruning 338
6.2.4 support counting 342
6.2.5 computational complexity 345
6.3 rule generation 349
6.3.1 confidence-based pruning 350
6.3.2 rule generation in apriori algorithm 350
6.3.3 an example: congressional voting records 352
6.4 compact representation of frequent itemsets 353
6.4.1 maximal frequent itemsets 354
6.4.2 closed frequent itemsets 355
6.5 alternative methods for generating frequent itemsets 359
6.6 fp-growth algorithm 363
contents xiii
6.6.1 fp-tree representation 363
6.6.2 frequent itemset generation in fp-growth algorithm366
6.7 evaluation of association patterns 370
6.7.1 objective measures of interestingness 371
6.7.2 measures beyond pairs of binary variables 382
6.7.3 simpson’s paradox 384
6.8 effect of skewed support distribution 386
6.9 bibliographic notes 390
6.10 exercises 404
7 association analysis: advanced concepts 415
7.1 handling categorical attributes 415
7.2 handling continuous attributes 418
7.2.1 discretization-based methods 418
7.2.2 statistics-based methods 422
7.2.3 non-discretization methods 424
7.3 handling a concept hierarchy 426
7.4 sequential patterns 429
7.4.1 problem formulation 429
7.4.2 sequential pattern discovery 431
7.4.3 timing constraints 436
7.4.4 alternative counting schemes 439
7.5 subgraph patterns 442
7.5.1 graphs and subgraphs 443
7.5.2 frequent subgraph mining 444
7.5.3 apriori -like method 447
7.5.4 candidate generation 448
7.5.5 candidate pruning 453
7.5.6 support counting 457
7.6 infrequent patterns 457
7.6.1 negative patterns 458
7.6.2 negatively correlated patterns 458
7.6.3 comparisons among infrequent patterns, negative patterns,and negatively correlated patterns 460
7.6.4 techniques for mining interesting infrequent patterns 461
7.6.5 techniques based on mining negative patterns 463
7.6.6 techniques based on support expectation 465
7.7 bibliographic notes 469
7.8 exercises 473
xiv contents
8 cluster analysis: basic concepts and algorithms 487
8.1 overview 490
8.1.1 what is cluster analysis 490
8.1.2 different types of clusterings 491
8.1.3 different types of clusters 493
8.2 k-means 496
8.2.1 the basic k-means algorithm 497
8.2.2 k-means: additional issues 506
8.2.3 bisecting k-means 508
8.2.4 k-means and different types of clusters 510
8.2.5 strengths and weaknesses 510
8.2.6 k-means as an optimization problem 513
8.3 agglomerative hierarchical clustering 515
8.3.1 basic agglomerative hierarchical clustering algorithm 516
8.3.2 specific techniques 518
8.3.3 the lance-williams formula for cluster proximity 524
8.3.4 key issues in hierarchical clustering 524
8.3.5 strengths and weaknesses 526
8.4 dbscan 526
8.4.1 traditional density: center-based approach 527
8.4.2 the dbscan algorithm 528
8.4.3 strengths and weaknesses 530
8.5 cluster evaluation 532
8.5.1 overview 533
8.5.2 unsupervised cluster evaluation using cohesion and
separation 536
8.5.3 unsupervised cluster evaluation using the proximity
matrix 542
8.5.4 unsupervised evaluation of hierarchical clustering 544
8.5.5 determining the correct number of clusters 546
8.5.6 clustering tendency 547
8.5.7 supervised measures of cluster validity 548
8.5.8 assessing the significance of cluster validity measures553
8.6 bibliographic notes 555
8.7 exercises 559
9 cluster analysis: additional issues and algorithms 569
9.1 characteristics of data, clusters, and clustering algorithms570
9.1.1 example: comparing k-means and dbscan 570
9.1.2 data characteristics 571
contents xv
9.1.3 cluster characteristics 573
9.1.4 general characteristics of clustering algorithms 575
9.2 prototype-based clustering 577
9.2.1 fuzzy clustering 577
9.2.2 clustering using mixture models 583
9.2.3 self-organizing maps (som) 594
9.3 density-based clustering 600
9.3.1 grid-based clustering 601
9.3.2 subspace clustering 604
9.3.3 denclue: a kernel-based scheme for density-based
clustering 608
9.4 graph-based clustering 612
9.4.1 sparsification 613
9.4.2 minimum spanning tree (mst) clustering 614
9.4.3 opossum: optimal partitioning of sparse similarities
using metis 616
9.4.4 chameleon: hierarchical clustering with dynamic
modeling 616
9.4.5 shared nearest neighbor similarity 622
9.4.6 the jarvis-patrick clustering algorithm 625
9.4.7 snn density 627
9.4.8 snn density-based clustering 629
9.5 scalable clustering algorithms 630
9.5.1 scalability: general issues and approaches 630
9.5.2 birch 633
9.5.3 cure 635
9.6 which clustering algorithm 639
9.7 bibliographic notes 643
9.8 exercises 647
10 anomaly detection 651
10.1 preliminaries 653
10.1.1 causes of anomalies 653
10.1.2 approaches to anomaly detection 654
10.1.3 the use of class labels 655
10.1.4 issues 656
10.2 statistical approaches 658
10.2.1 detecting outliers in a univariate normal distribution 659
10.2.2 outliers in a multivariate normal distribution 661
10.2.3 a mixture model approach for anomaly detection 662
xvi contents
10.2.4 strengths and weaknesses 665
10.3 proximity-based outlier detection 666
10.3.1 strengths and weaknesses 666
10.4 density-based outlier detection 668
10.4.1 detection of outliers using relative density 669
10.4.2 strengths and weaknesses 670
10.5 clustering-based techniques 671
10.5.1 assessing the extent to which an object belongs to a
cluster 672
10.5.2 impact of outliers on the initial clustering 674
10.5.3 the number of clusters to use 674
10.5.4 strengths and weaknesses 674
10.6 bibliographic notes 675
10.7 exercises 680
appendix a linear algebra 685
a.1 vectors 685
a.1.1 definition 685
a.1.2 vector addition and multiplication by a scalar 685
a.1.3 vector spaces 687
a.1.4 the dot product, orthogonality, and orthogonal
projections 688
a.1.5 vectors and data analysis 690
a.2 matrices 691
a.2.1 matrices: definitions 691
a.2.2 matrices: addition and multiplication by a scalar 692
a.2.3 matrices: multiplication 693
a.2.4 linear transformations and inverse matrices 695
a.2.5 eigenvalue and singular value decomposition 697
a.2.6 matrices and data analysis 699
a.3 bibliographic notes 700
appendix b dimensionality reduction 701
b.1 pca and svd 701
b.1.1 principal components analysis (pca) 701
b.1.2 svd 706
b.2 other dimensionality reduction techniques 708
b.2.1 factor analysis 708
b.2.2 locally linear embedding (lle) 710
b.2.3 multidimensional scaling, fastmap, and isomap 712
contents xvii
b.2.4 common issues 715
b.3 bibliographic notes 716
appendix c probability and statistics 719
c.1 probability 719
c.1.1 expected values 722
c.2 statistics 723
c.2.1 point estimation 724
c.2.2 central limit theorem 724
c.2.3 interval estimation 725
c.3 hypothesis testing 726
appendix d regression 729
d.1 preliminaries 729
d.2 simple linear regression 730
d.2.1 least square method 731
d.2.2 analyzing regression errors 733
d.2.3 analyzing goodness of fit 735
d.3 multivariate linear regression 736
d.4 alternative least-square regression methods 737
appendix e optimization 739
e.1 unconstrained optimization 739
e.1.1 numerical methods 742
e.2 constrained optimization 746
e.2.1 equality constraints 746
e.2.2 inequality constraints 747
author index 750
subject index 758
copyright permissions 769
xviii contents
· · · · · · (收起)
读后感
The book is used as a textbook for my data mining class. It covers all fundamental theories and concepts of data mining, and it explained everything in a quite easy-to-understand and detailed manner. It is suggested to have a good comprehension of some math...
评分给出了DataMining的一般性解决思路，全面易懂，很适合给初学者扫盲。加之与原版大概400+RMB比较起来，不禁觉得还是祖国好哇。。。PS:据说巴基斯坦卖得更便宜。。。
评分它是我关于数据挖掘这一方向的入门书。 书中讲了很多基础的数据挖掘算法，读完以后可以对这些算法的基本思想有个了解。书中的例子也很详尽，还是不错的。 但是研究生期间是指望发论文的，这些算法从学术上来说，只能算基础入门了。至于它们在实际工业应...
评分我的习惯就是在蹲坑的时候读一些艰涩高深的科学读物，这样有助于我在排泄的时候大脑保持高度的兴奋状态，不至于被熏晕或者不至于被引人入胜的小说情节所陶醉最后导致肛瘘…… 但是，这本书另我惊诧了…… 第一他不艰涩，是我读到过的关于统计、关于数据、关于计算的最科普的读...
评分The book is used as a textbook for my data mining class. It covers all fundamental theories and concepts of data mining, and it explained everything in a quite easy-to-understand and detailed manner. It is suggested to have a good comprehension of some math...
用户评价
这本书的排版设计非常人性化，字体大小适中，页边距留白恰当，读起来不会有压迫感。封面上一个象征着“知识”的打开的书本，旁边是环绕的数据流，寓意着数据中蕴含着无限的智慧。我是一位对信息科学有着浓厚兴趣的普通读者，之前对数据挖掘的概念只是略知一二，认为它是一个非常高深的领域。抱着学习和探索的心态，我购入这本书，希望能对这个领域有一个全面的了解。 书中对于数据挖掘基本概念的讲解，非常适合我这样的初学者。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式和算法，而是从“为什么需要数据挖掘”这个根本问题入手，用通俗易懂的语言解释了数据挖掘的定义、目标以及它在各个行业的广泛应用。我尤其喜欢书中关于“从数据中发现价值”的论述，它让我明白了数据挖掘不仅仅是关于算法，更是关于如何从海量信息中提取出有用的知识，并将其转化为实际的洞察。 书中对于不同数据挖掘任务的分类，也梳理得非常清晰。无论是描述性任务（如聚类、关联规则）还是预测性任务（如分类、回归），作者都用具体的例子进行了阐述。比如，在介绍关联规则时，书中用了“购买了啤酒的顾客也很可能购买尿布”这个经典的例子，生动形象地说明了隐藏在数据中的潜在关系，让我对“挖掘”这个词有了更深的体会。 让我感到惊喜的是，书中并没有回避数据挖掘中可能遇到的挑战。作者提到了数据质量不高、特征工程的复杂性、模型的可解释性等问题，并给出了相应的思考方向。这让我明白，数据挖掘并非一蹴而就，它是一个需要不断探索和优化的过程。书中还提及了数据挖掘的伦理问题，如隐私保护和数据偏见，这让我意识到，作为数据的使用者，我们需要承担起相应的社会责任。 总而言之，这本书为我打开了一扇通往数据挖掘世界的大门。它没有让我感到望而却步，反而激发了我进一步学习的兴趣。我喜欢书中那种循序渐进、由浅入深的讲解方式，它让我能够一步一步地理解这个复杂而迷人的领域。我相信，通过阅读这本书，我将能够更好地理解周围世界的数据，并对其背后的故事产生更深的洞察。
评分这本书的装帧设计相当朴实，没有过多的花哨元素，厚重的纸张传递着知识的沉甸甸感。我是一位在职的市场分析师，日常工作中会接触到大量用户行为数据，但一直苦于无法有效地从中提炼有价值的信息。了解到数据挖掘的重要性后，我决定系统地学习。收到这本书时，我迫不及待地翻阅了目录，发现其结构非常清晰，从基础概念到高级应用，层层递进，逻辑性很强，让我对即将展开的学习之旅充满了信心。 书中对于不同算法的介绍，给我的启发很大。我最感兴趣的是关于关联规则的部分。以往我只是模糊地知道“啤酒与尿布”的故事，但书中通过详细的数学推导和实例分析，让我真正理解了支持度、置信度、提升度等概念的含义，以及如何利用 Apriori 算法找出这些隐藏在海量交易数据中的有趣关联。例如，书中举了一个超市购物篮分析的例子，详细演示了如何从几百个商品的数据中发现“购买面包的顾客也很可能购买牛奶”这样的规则，这让我意识到，通过数据挖掘，我们可以揭示出许多之前我们从未意识到的顾客购买习惯，从而指导我们的营销策略。 让我印象深刻的还有书中关于聚类分析的讲解。作者通过二维散点图的例子，清晰地展示了 K-Means 算法的迭代过程，包括簇中心的选取、数据点的分配以及簇中心的更新。我特别喜欢书中对于“如何选择合适的 K 值”的讨论，这绝对是 K-Means 算法应用中的一个难点。书中介绍了肘部法则、轮廓系数等多种评估方法，并详细解释了它们的原理和适用范围，这帮助我克服了在实际应用中对 K 值选择的困惑。 此外，书中对于分类算法的讲解也十分详尽。在介绍逻辑回归时，作者用到了sigmoid函数，并解释了它如何将线性模型的输出映射到概率值。我尤其欣赏书中对过拟合问题的深入剖析，并提供了正则化等多种解决方案。这对于我来说非常实用，因为在实际工作中，我遇到的数据集往往不完美，存在各种噪音和偏差。通过学习这些方法，我能够构建出更加健壮、泛化能力更强的模型，避免模型在训练集上表现优秀，但在新数据上却表现糟糕的情况。 最后，这本书在数据挖掘的实践部分也给我提供了很多指导。书中介绍了如何利用流行的统计软件和编程语言（如 R 和 Python）来实现各种数据挖掘算法。虽然我目前还无法完全掌握这些编程技巧，但书中提供的代码示例和详细的步骤说明，为我提供了一个非常好的起点。我理解到，理论知识的学习固然重要，但将其转化为实际的动手能力，才是真正掌握数据挖掘的关键。
评分这本书的封面设计相当引人注目，简洁的背景上点缀着抽象的数据流图形，给人一种专业且富有科技感的第一印象。我是一名对数据分析领域充满好奇的初学者，此前对数据挖掘的了解仅停留在一些零散的概念层面。拿到这本书时，我首先被其厚度所震撼，这预示着内容的丰富度。翻开扉页，序言部分作者以一种深入浅出的方式阐述了数据挖掘的意义与重要性，仿佛为我打开了一扇通往全新世界的大门。 我尤其欣赏书中对于基础概念的讲解。例如，在介绍数据预处理时，作者并没有直接罗列各种算法，而是先花了相当篇幅解释为什么需要预处理，数据清洗、缺失值处理、异常值检测的必要性，以及它们对后续模型性能的潜在影响。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，对于像我这样的新手来说至关重要，它帮助我建立起扎实的基础理论，而不是机械地记忆一堆陌生的术语。书中用了很多生动的比喻和实际案例，比如将数据丢失比作“信息丢失的拼图”，将异常值比作“数据中的叛徒”，这些形象的比喻让抽象的概念变得易于理解和记忆。 书中对于不同数据挖掘方法的介绍，我也觉得非常到位。作者不仅仅是列举了分类、聚类、关联规则等经典的算法，而是深入剖析了每种算法的原理、适用场景以及优缺点。比如，在讲解决策树时，书中详细解释了ID3、C4.5、CART等不同算法在构建树时的决策标准，并通过图示清晰地展示了树的生长过程。我特别喜欢作者对于“过拟合”和“欠拟合”的讲解，这对于理解模型性能至关重要，书中通过实验模拟展示了这两种情况，并提供了相应的解决策略，这给我留下了深刻的印象，让我对如何构建鲁棒的模型有了更清晰的认识。 我对书中关于模型评估的部分赞不绝口。过去，我常常纠结于如何判断一个模型的好坏，书中详细介绍了各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1值、AUC等，并且结合了各种实际的应用场景，解释了不同指标的侧重点。例如，在进行欺诈检测时，我们更关注召回率，因为漏掉一个欺诈案例的代价可能远大于误报几个正常交易。书中还通过对比实验，生动地展示了使用不同评估指标对同一模型可能产生的不同结论，让我深刻理解了“没有最好的模型，只有最适合特定场景的模型”这一道理。 最后，我必须提及书中对数据挖掘伦理和未来发展趋势的探讨。作者在书中并没有回避数据挖掘可能带来的隐私问题、偏见问题以及滥用问题。他用一种审慎的态度，呼吁读者在使用数据挖掘技术的同时，也要承担起相应的社会责任。此外，书中对大数据、深度学习等前沿技术的引入，也让我对数据挖掘的未来充满了期待。虽然我目前还无法完全理解所有内容，但这本书无疑为我指明了前进的方向，激起了我进一步探索数据科学的强烈愿望。
评分这本书的封面设计相当简约，封面上一个抽象的节点连接图，暗示着数据之间的复杂关系。我是一名大学里的计算机科学专业学生，对机器学习和人工智能有浓厚的兴趣，但之前在数据挖掘方面接触到的内容比较零散。在老师的推荐下，我购买了这本书，希望能够系统地学习这门学科。打开书本，扑面而来的是一种严谨而系统的学术气息，让我对接下来的学习充满了期待。 书中对于机器学习模型的讲解，我感到非常受益。在介绍分类模型时，作者并没有仅仅停留在算法的表面，而是深入探讨了每个模型背后的数学原理和统计学基础。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，书中详细解释了核技巧的概念，以及如何通过将数据映射到高维空间来解决线性不可分的问题。我特别喜欢书中用几何直观的方式来解释 SVM 的最大间隔思想，这让我对 SVM 的工作原理有了更深刻的理解，而不仅仅是记住一个公式。 我对书中关于特征选择和特征工程的章节印象尤为深刻。作者强调了“好特征胜过好算法”的理念，并详细介绍了多种特征选择的方法，如过滤法、包裹法和嵌入法。在介绍特征工程时，书中列举了大量实际的例子，如如何从文本数据中提取词袋模型、TF-IDF 等特征，以及如何对数值型特征进行离散化、归一化等处理。这些实用的技巧对于我今后在实际项目中处理真实数据非常有帮助，让我意识到，数据预处理和特征工程往往是决定模型成败的关键步骤。 书中关于无监督学习的介绍也让我耳目一新。在讲解聚类算法时，作者不仅介绍了 K-Means 和层次聚类，还探讨了 DBSCAN 这样的密度聚类算法。书中通过对比不同的聚类算法在处理不同形状的簇时表现出的差异，让我认识到不同算法的优劣势。我特别喜欢书中关于降维的讲解，如主成分分析（PCA）和因子分析，它帮助我理解了如何在大规模数据集中提取最关键的信息，从而提高模型的效率和性能。 最后，书中对数据挖掘项目的生命周期进行了详细的阐述，从问题的定义、数据的收集与理解，到模型的构建与评估，再到最终的部署与监控，提供了一个完整的项目流程。这对于我这样即将步入实际工作或者参与科研项目的学生来说，是宝贵的经验指导。书中还强调了模型的可解释性和结果的沟通，让我意识到，技术本身固然重要，但如何清晰地向非技术人员解释模型的结果，并将其转化为可执行的业务决策，同样至关重要。
评分这本书的封面上，一个由点组成的抽象的“数据”字样，透着一股科技感和现代感。我是一名从事金融行业风险管理的从业者，工作中会处理大量的交易数据和客户信息，一直希望能够利用数据挖掘技术来提升风险识别和预测的准确性。这本书的出现，恰逢其时。我被其严谨的逻辑结构和丰富的案例所吸引，觉得它能够很好地满足我的专业需求。 书中对时间序列分析和异常检测的章节，给了我极大的启发。在金融领域，时间序列数据非常普遍，比如股票价格、交易量等。书中详细介绍了 ARIMA 模型、GARCH 模型等经典的时间序列模型，并解释了如何利用它们来预测未来的趋势和波动性。更令我兴奋的是，书中对异常检测的讲解。通过结合实际的金融欺诈案例，作者展示了如何利用统计方法和机器学习算法来识别信用卡盗刷、交易欺诈等风险行为。这对于我们风险管理部门的工作具有直接的应用价值，能够帮助我们更早地发现潜在的风险。 我对书中关于分类和回归问题的深入探讨也感到非常满意。在介绍逻辑回归和决策树时，作者不仅仅给出算法的步骤，还详细分析了它们在金融风险评估中的应用场景，例如预测客户违约概率、评估信贷风险等。书中还介绍了随机森林和梯度提升树等集成学习方法，并解释了它们如何通过组合多个弱学习器来构建出更强大的预测模型。这些模型在金融风控中有着广泛的应用，让我看到了提升模型预测能力的希望。 书中对于数据挖掘结果的可视化和解释也给予了我充分的关注。作者强调了数据可视化在理解数据模式和传达模型结果方面的重要性。书中提供了许多关于如何利用图表（如散点图、箱线图、热力图等）来展示数据分布、特征关系以及模型性能的示例。此外，作者还深入探讨了模型可解释性问题，这对于金融领域的风险管理尤为重要，因为我们需要向监管机构和业务部门解释模型的决策依据。 最后，书中对数据挖掘项目实施过程的介绍，让我对如何在实际工作中应用这些技术有了更清晰的认识。作者强调了从业务问题出发，到数据收集、预处理、模型选择、评估和部署的完整流程。这对于我们金融行业背景的从业者来说，能够更好地理解数据挖掘的价值，并将其有效地融入到现有的业务流程中，最终实现数据驱动的决策。
评分不错，基础又相对系统 另: 中文版太lj，建议直接英文版
评分Go Data Mining.
评分入门好书，写论文的时候参考了
评分写的很详细
评分不错，基础又相对系统 另: 中文版太lj，建议直接英文版
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