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图书简介：
数据挖掘是当前最活跃的领域之一。本书作者根据自己20年数据挖掘方面的经验，总结了数据挖掘的理论知识和实践经验，提供了大量一线资料。本书首先介绍数据挖掘的概念和误区，然后介绍数据探索的方法，包括数据查探、数据描绘、数据变换、数据优化等，重点介绍了相关算法，包括：相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些新算法，例如秩相关因子选择算法、矢量相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。还剖析了几个热门领域的实际应用，涉及医药学、信息安全、新闻分析、商品推荐、证券预测等领域的应用。最后归纳总结了数据挖掘应用系统的开发方案，并介绍一个数据挖掘工具的应用。本书可供数据挖掘、数据仓库、数据库等领域的技术人员参考，也可供想建立智能计算系统的企业信息系统管理人员参考。
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