數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用

第1章  導(dǎo)論
  1.1  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的源起與發(fā)展
  1.2  數(shù)據(jù)挖掘的概念
  1.3  數(shù)據(jù)挖掘的過程
  1.4  數(shù)據(jù)挖掘的功能
  1.5  數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用領(lǐng)域
  1.6  目前國際上流行的數(shù)據(jù)挖掘軟件
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第2章  數(shù)據(jù)預(yù)處理
  2.1  數(shù)據(jù)清理
  2.2  ?據(jù)集成
  2.3  數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
  2.4  數(shù)據(jù)約簡
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第3章  維約簡——特征選擇與特征提取
  3.1  特征選擇
  3.2  特征提取
  3.3  基于譜分析的降維框架
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第4章  關(guān)聯(lián)規(guī)則提取與粗糙集
  4.1  基本概念
  4.2  經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
  4.3  模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)
  4.4  數(shù)量屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘
  4.5  面向?確定知識的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘——粗糙集理論與應(yīng)用
  4.6  基于粗糙集和微粒群算法的特征選擇(PSORSFS)
  4.7  基于有序PSO的粗糙集近似熵約簡
  4.8  基于模糊粗糙集的最近鄰聚類分類算法
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第5章  分類原理與方法
  5.1  一般概念
  5.2  基于歸納的傳統(tǒng)決策樹方法
  5.3  超平面決策樹方法
  5.4  復(fù)合式評價(jià)函數(shù)
  5.5  模糊類別的決策樹方法
  5.6  基于模糊極小極大網(wǎng)絡(luò)的模糊規(guī)則提取與分類
  5.7  Linear Map(LMAP)方法與包容型數(shù)據(jù)
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第6章  統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)
  6.1  簡介
  6.2  統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的主要內(nèi)容
  6.3  支持向量機(jī)理論
  6.4  基于測地距離的SV.M分類算法
  6.5  基于SOR(Successive Over Relaxation)的支持向量回歸
  訓(xùn)練方法
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第7章  聚類分析
  7.1  聚類的基本概念
  7.2  常見聚類算法
  7.3  特征空間屬性加權(quán)模糊核聚類算法
  7.4  基于信息理論的合作模糊聚類算法研究
  7.5  基于密度和網(wǎng)格的子空間聚類算法
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第8章  數(shù)據(jù)挖掘在生物信息學(xué)中的應(yīng)用
  8.1  基于集成分類器的蛋白序列分析
  8.2  聚類分析在基因表達(dá)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用
  8.3  基于有監(jiān)督聚類算法的蛋白三維結(jié)構(gòu)分類
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第9章  數(shù)據(jù)挖掘在合金相圖研究中的應(yīng)?
  9.1  國內(nèi)外相圖研究現(xiàn)狀
  9.2  相圖研究的原子參數(shù)一數(shù)據(jù)挖掘方法
  9.3  研究三元合金系中間化合物形成規(guī)律的原理與方法
  9.4  國內(nèi)外相圖研究現(xiàn)狀：三元合金系中間化合物形成規(guī)律研究
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