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现今市面上已经有书籍全面地介绍数据挖掘的技术理论基础,详细解析各种挖掘算法的原理和细节。同时,还有书籍专门介绍各种数据挖掘算法的实现和相关工作的使用。但这些书侧重于介绍单个数据挖掘功能及相关算法原理,并没有涉及如何将数据挖掘应用到具体实践,本书填补了这个空白。对每个案例都有详细的解析,全面介绍了如何将一个实际问题抽象和转化为数据挖掘的问题,然后利用数据挖掘的理论和方法加以解决,让读者明白来龙去脉。目的是切实指导数据挖掘的应用实践,建立起研究和应用的桥梁。
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郭躬德、陈黎飞、李南编著的《近邻分类方法及其应用(上)》是福建师范大学数据挖掘与网络内容安全实验室开展近邻分类理论方法与应用方面的系统研究,所取得的成果汇编。在理论方法方面,研究团队提出了基于近邻思想的相似性度量新方法并将之推广到类属型数据,提出了增量学习、多代表点学习和子空间近邻分类等新方法;应用研究涵盖了毒性物质预测、特征选择、文本分类以及数据流分类等近邻分类的新应用领域。本书将有关研究成果集结成册,以飨读者。
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