智能數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)

　　面對“人們被數(shù)據(jù)淹沒，卻饑渴于知識”的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)運而生，并得以蓬勃發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘涉及到人工智能、模式識別、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等領(lǐng)域，因此，我們把體現(xiàn)當(dāng)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展特征的多學(xué)科間的知識交叉及最新成果反映到教材中來，同時本書從智能信息處理及數(shù)據(jù)挖掘兩大主題出發(fā)，著重于介紹將智能信息處理中的最新技術(shù)如何應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，如智能搜索、分類、聚類和智能決策等。.本書在介紹智能信息處理理論、方法、技術(shù)的基礎(chǔ)上，全面系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念、相關(guān)技術(shù)的原理及應(yīng)用。全書共分9章。第一章主要從整體上介紹數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的基本概念、研究現(xiàn)狀及發(fā)展方向；第二章介紹了數(shù)據(jù)挖掘的理論基礎(chǔ)；第三章詳細(xì)論述了用于數(shù)據(jù)挖掘的計算智能方法的理論基礎(chǔ)；第四章論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和進化計算的分類方法；第五章全面論述了支撐矢量機與核分類方法；第六章詳細(xì)論述了集成分類方法；第七章系統(tǒng)論述了數(shù)據(jù)挖掘中大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類方法；第八章論述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法；第九章介紹數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗翱梢暬?。從第三章后的每一章都給出了所用方法的實驗條件設(shè)置及實驗結(jié)果。..本書可作為高校計算機、信號與信息處理、應(yīng)用數(shù)學(xué)等專業(yè)的高年級本科生或研究生的教材，也可作為從事數(shù)據(jù)挖掘方面研究工作的科技工作者的參考資料。...

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