数据挖掘-概念与技术 第三版 Jiawei Han 著 中文版以及英文版 PDF

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，它结合了计算机科学、统计学和机器学习等多个领域的理论与方法。《数据挖掘：概念与技术》第三版由Jiawei Han著，范明、孟小峰译，是这个领域的经典教材，为读者提供了全面而深入的数据挖掘知识体系。 该书首先介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据预处理、数据挖掘的目标和任务，以及数据挖掘的分类——分类、聚类、关联规则学习和序列模式挖掘等。这些基础知识为后续的深入学习打下了坚实的基础。 在数据预处理部分，书中详细讲解了数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，这些都是确保数据挖掘结果质量的关键。数据清洗涉及到处理缺失值、异常值和不一致性；数据集成则关注如何将来自不同来源的数据统一；数据转换常常包括规范化和离散化，以适应不同的挖掘算法；数据规约旨在减少数据量，同时保持其重要信息。 分类方法，如决策树、随机森林和神经网络，被广泛用于预测建模。书中会阐述这些模型的构建过程和优缺点。聚类则是无监督学习的重要代表，通过发现数据的内在结构进行分组，如K-means、层次聚类等。关联规则学习用于发现项集之间的有趣关系，如“买了尿布的人也常买啤酒”。序列模式挖掘则关注时间序列数据中的规律，如用户的购买行为序列。 除了基本方法，书籍还涵盖了数据挖掘的最新发展，如流数据挖掘、Web挖掘、文本挖掘和社交网络分析。流数据挖掘处理连续不断的数据流，强调实时性和效率；Web挖掘则专门针对网络数据，包括Web结构、内容和用户行为的挖掘；文本挖掘则涉及从非结构化的文本中抽取信息；社交网络分析研究用户之间的关系网络，揭示群体行为模式。 此外，书中还详细讨论了数据挖掘的评价标准和方法，如准确率、召回率、F1分数以及交叉验证等，这些都是评估模型性能的关键指标。同时，作者还引入了隐私保护和数据挖掘的伦理问题，提醒我们在追求知识的同时，必须尊重个人隐私和数据安全。 《数据挖掘：概念与技术》第三版是一本系统全面的教材，不仅涵盖了数据挖掘的基本理论和技术，还关注了领域内的最新进展。无论是对初学者还是专业人士来说，这本书都是深入了解数据挖掘的宝贵资源。