數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?/h1>

前言
第1章 數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?br />1.1 數(shù)據(jù)挖掘的起源
1.2 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程
1.3 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)
1.4 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)與工具
1.5 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢(shì)
本章小結(jié)
思考題
第2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與在線分析
2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念
2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)模型
2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建
2.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在線分析
2.5 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用示例
本章小結(jié)
思考題
第3章 分類(lèi)挖掘（1）
3.1 分類(lèi)挖掘概述
3.2 決策樹(shù)分類(lèi)方法
3.3 決策樹(shù)分類(lèi)算法深入
3.4 分類(lèi)挖掘評(píng)估與改進(jìn)
3.5 分類(lèi)挖掘應(yīng)用
本章小結(jié)
思考題
第4章 分類(lèi)挖掘（2）
4.1 貝葉斯分類(lèi)方法
4.2 K近鄰分類(lèi)方法
4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法
4.4 遺傳算法分類(lèi)方法
4.5 分類(lèi)器集成方法
4.6 分類(lèi)挖掘應(yīng)用
本章小結(jié)
思考題
第5章 關(guān)聯(lián)挖掘
5.1 關(guān)聯(lián)挖掘概述
5.2 基本關(guān)聯(lián)挖掘方法
5.3 關(guān)聯(lián)挖掘深入
5.4 分布式關(guān)聯(lián)挖掘
5.5 關(guān)聯(lián)挖掘應(yīng)用
本章小結(jié)
思考題
第6章 聚類(lèi)分析
6.1 聚類(lèi)分析概述
6.2 聚類(lèi)分析中的數(shù)據(jù)類(lèi)型
6.3 主要聚類(lèi)方法
6.4 劃分方法
6.5 層次方法
6.6 基于密度方法
6.7 基于網(wǎng)格方法
6.8 基于模型方法
6.9 聚類(lèi)挖掘應(yīng)用
本章小結(jié)
思考題
第7章 異類(lèi)挖掘
7.1 異類(lèi)挖掘概述
7.2 孤立點(diǎn)挖掘方法
7.3 基于聚類(lèi)的異類(lèi)挖掘
7.4 基于數(shù)據(jù)延續(xù)性的異常挖掘
7.5 異類(lèi)挖掘應(yīng)用
本章小結(jié)
思考題
第8章 數(shù)據(jù)流挖掘
8.1 數(shù)據(jù)流挖掘概述
8.2 數(shù)據(jù)流分類(lèi)挖掘
8.3 數(shù)據(jù)流關(guān)聯(lián)挖掘
8.4 數(shù)據(jù)流聚類(lèi)挖掘
8.5 數(shù)據(jù)流挖掘應(yīng)用
本章小結(jié)
……
第9章 文本挖掘
第10章 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
第11章 數(shù)據(jù)挖掘云
參考文獻(xiàn)