大数据挖掘技术与应用

本书针对数据的海量性、复杂性、高维性、模糊性和不完整性，对数据挖掘技术中的聚类分析和关联规则分析进行了系统的研究。设计与实现了基于密度和自适应密度可达聚类算法、基于簇特征的动态增量聚类算法、并行聚类算法、基于密度加权的模糊聚类算法、高唯复杂数据聚类算法、基于数据场的聚类算法、基于距离的量化关联规则和基于数据场的量化关联规则算法，给出了在矿产资源评价、遥感图像分类、矿业经济分析中的应用例证。全书共分11章，主要内容包括：绪论，基于密度和密度可达聚类分析，基于簇特征的动态增量聚类分析，并行聚类分析，基于密度加权的模糊聚类分析，高唯复杂数据聚类分析，基于数据场的聚类分析，基于距离的量化关联规则，基于数据场的量化关联规则，数据挖掘结果可视化和数据挖掘算法应用。