数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的
数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方
法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管
理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。
目录
引言........................................................................................................................................ 1
第一章 绪论..............................................................................................................................3
1.1 数据挖掘技术的任务....................................................................................................... 3
1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向............................................................................ 4
第二章 数据挖掘理论与相关技术............................................................................................7
2.1 数据挖掘的基本流程....................................................................................................... 7
2.2.1 关联规则挖掘...................................................................................................... 10
2.2.2 .Apriori 算法：使用候选项集找频繁项集..........................................................10
2.2.3 .FP-树频集算法.................................................................................................... 11
2.2.4.基于划分的算法.................................................................................................. 11
2.3 聚类分析........................................................................................................................ 12
2.3.1 聚类算法的任务.................................................................................................. 12
2.3.3 COBWEB 算法...................................................................................................... 14
2.3.4 模糊聚类算法 FCM.............................................................................................. 16
2.3.5 聚类分析的应用.................................................................................................. 17
第三章 数据分析.....................................................................................................................17
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