内容简介
本书是数据挖掘领域的经典教材，系统全面地介绍了数据挖掘的基本概念、核心算法和典型应用。全书从数据挖掘的起源与定义出发，逐步深入讲解数据预处理、数据仓库与OLAP技术、频繁模式挖掘、分类与回归、聚类分析、异常检测等关键主题。
书中不仅涵盖了传统的数据挖掘方法，如关联规则（Apriori算法）、决策树（C4.5算法）、支持向量机、K-means聚类等，还引入了前沿进展，包括流数据挖掘、图模式挖掘、社交网络分析以及多维数据挖掘等。每章均配有丰富的实例和习题，便于读者理解和实践。
作为一本理论与实践并重的著作，本书适合作为计算机科学、数据科学、人工智能及相关专业的研究生或高年级本科生教材，同时也是一线数据挖掘工程师和研究人员的权威参考书。
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