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〖课程介绍〗:
本专题为韩家炜老师数据挖掘课程，该课程定义数据挖掘了解数据挖掘目的，学习数据挖掘的技术，以及数据挖掘研究和发展的主要问题。随堂录制，缺16课。+ `9 _; ^3 N8 ?1 y2 \
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〖课程目录〗:8 n; J1 f- H7 m: V" D1 R. S8 j& Z1 `
01数据挖掘概念,课程简介,数据库技术发展史,数据挖掘应用
02数据挖掘和商业智能,分类,聚类,数据特征化处理,关联规则8 `0 b# ?5 m( @4 Y: n" G9 P2 Q
03数据仓库,面向主题,整合,OLTP,OLAP: ]- S: T! _ q. S) S- u6 q
04数据仓库设计过程,OLAP服务器体系结构,& h2 f* l/ X& F" N! k* F
05top-k average,H-tree,多粒度复杂聚合6 t$ f$ M+ M# y- x h
06数据预处理,数据整合和离散化,数据规约化,数据清理
07聚类,聚类定义,聚类算法
08数据挖掘查询语言,DMQL,DMQL语法
09面向属性的归纳,基本算法
10对象数据概括化
11对象数据概括化1 G/ T( e+ Z$ b6 P7 e. w+ ]
12关联规则挖掘算法,DHP,频繁模式挖掘算法7 B. `! I ^* Q! g
13多层次关联规则,置信度,支持度
14大型数据库中的关联规则挖掘,序列模式挖掘,频繁模式
15分类,预测,支持向量机算法,贝叶斯算法,神经网络算法
16大型数据库中的分类,决策树,分类结果展示2 H: c. u; c: U: g# s3 W4 {
17其他分类算法,预测,分类精确度
18数值离散化,枚举值,序列值" f* {3 d% R0 v! _
19划分算法,基本概念,K平均值算法,PAM算法8 `) B) J2 v3 i) [) \" R- i
20COBWEB聚类方法5 [$ e/ a" [; S2 c1 _
21时空数据挖掘,序列数据挖掘,时空和序列数据挖掘应用
22网络数据挖掘,数据挖掘系统,数据挖掘的理论基础
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发表于 2019-5-24 15:02
