数据挖掘技术

第1章 知识发现与数据挖掘综述
1.1 知识发现和数据挖掘的概念
1.2 数据挖掘方法和技术
1.3 数据挖掘的知识表示
习题1
第2章 基本信息论的数据挖掘方法
2.1 信息论原理
2.2 基于互信息的ID3算法与C4.5
2.3 基于信道容量的IBLE算法
习题2
第3章 基于集合论的数据挖掘方法
3.1 粗糙集方法
3.2 概念树方法
3.3 覆盖正例排斥反例的AQ方法
习题3
第4章 关联规则挖掘
4.1 关联规则的基本概念
4.2 关联规则挖掘算法
4.3 基于聚类的周期关联规则发现算法
习题4
第5章 神经网络
5.1 神经网络的概念及几何意义
5.2 典型神经网络
5.3 超曲面神经网络
5.4 模糊神经网络
5.5 神经网络的规则抽取
习题5
第6章 遗传算法
6.1 综述
6.2 遗传算法原理
6.3 基于遗传的优化计算
6.4 基于遗传的分类学习系统
6.5 遗传算法和神经网络的结合
习题6
第7章 公式发现
7.1 机器发现概述
7.2 BACON系统
7.3 FDD公式发现系统
习题7
第8章 数据挖掘应用
8.1 数据挖掘与决策支持
8.2 数据挖掘服务器
习题8
参考文献