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。此前，他曾是明尼苏达大学 美国 陆军高性能计算研究中心副研究员（2002-2003）。Michael Steinbach 明尼苏达大学计算机与工程系研究员，在读博士。
Vipin Kumar明尼苏达大学计算机 科学 与工程系主任，曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位，是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威，IEEE会士。
内容简介
《数据挖掘导论》全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性 算法 和评估 技术 ，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻 地理 解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。
《数据挖掘导论》是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。
《数据挖掘导论》特色
与许多其他同类图书不同，《数据挖掘导论》将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。
只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的 统计 学或 数学 背景知识。
书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接地聚焦于数据挖掘的主要概念。
教辅内容极为丰富，包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源（如数据挖掘算法和数据集）、联机指南（使用实际的数据集和 数据分析 软件 ，为《数据挖掘导论》介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解）。
向采用《数据挖掘导论》作为教材的教师提供习题解答。
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。此前，他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员（2002-2003）。
Michael Steinbach 明尼苏达大学计算机与工程系研究员，在读博士。
Vipin Kumar明尼苏达大学计算机科学与工程系主任，曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位，是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威，IEEE会士。
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