《数据挖掘原理》课件.pptVIP

下载本文档

0
0
约小于1千字
约 60页
2025-03-27 发布于四川
举报
版权申诉

《数据挖掘原理》课件.ppt

1、本文档共60页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

数据挖掘原理;课程概述;第一章：数据挖掘概述;数据挖掘的定义;数据挖掘与其他学科的关系;数据挖掘的主要任务;数据挖掘的基本步骤;第二章：数据预处理;数据清洗;数据集成;数据变换;数据简化;第三章：关联规则挖掘;Apriori算法;FP-Growth算法;关联规则挖掘的应用;第四章：分类与预测;决策树;ID3算法;C4.5算法;CART算法;朴素贝叶斯分类;支持向量机(SVM);K最近邻(KNN)算法;神经网络;集成学习;分类器评估;第五章：聚类分析;距离和相似性度量;K-Means算法;层次聚类;DBSCAN算法;聚类评估;第六章：离群点检测;基于统计的方法;基于距离的方法;基于密度的方法;第七章：时间序列分析;时间序列预处理;时间序列分解;ARIMA模型;第八章：文本挖掘;文本预处理;文本表示;文本分类;主题模型;情感分析;第九章：Web挖掘;Web内容挖掘;Web结构挖掘;Web使用挖掘;第十章：大数据挖掘;分布式计算框架;大数据存储技术;大数据挖掘算法;第十一章：数据挖掘的伦理与隐私;数据匿名化技术;差分隐私;数据挖掘的未来趋势;课程总结