数据挖掘手册的目录-new

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1、Ⅰ：数据挖掘的方法1决策树——JohannesGehrke简介问题定义分类树构造划分选择数据连接决策树修剪缺失值回归树的简短介绍问题定义划分选择数据连接应用和可用软件天体物质编制现有数据挖掘工具中的决策树总结参考文献2关联规则——GeoffreyI.Webb简介购物篮分析关联规则发现方法算法Apriori频繁项目集的权利决策兴趣测量LiftLeverage项目集发现频繁项目集发现方法的技术关闭项目集决策长项目集取样不用项目集发现方法探究关联规则的技术数值关联关联规则发现方法的应用总结参考文献3人工神经网络模型在数据挖掘中的应用——JennieSi,Be

2、njaminJ,Nelson,andGeorgeC.Runger多层结构前馈网络的介绍多层前馈网络中基于训练方法的梯度偏导数非线性最小二乘法批量与增量学习多层结构前馈网络与其他分类方法的比较决策树方法判别分析方法多分区决策树一个生长多层前馈网络案例学习1——表面纹理的分类实验条件分类方法结果的定量比较案例1的最终讨论算法SOM的介绍算法SOMSOM构件算法SOM的实现案例2——解密猴子表面动作背后的动机从电机临界流量率计算轨迹利用从螺旋任务到训练SOM得到的数据利用那些从中心出来任务到训练SOM得到的数据利用Leave-K-Out方法得到的平均测试结果

3、案例2的最终讨论结论和讨论参考文献1正常和异常数据的统计分析——ConnieM.Borror介绍单变量控制图变量控制图属性控制图累积和控制图指数加权移动平均控制图控制图技术的选择平均连串长度多变量控制图数据描述HotellingT2控制图多变量EWMA控制图总结参考文献2贝叶斯数据分析——DavidMadiganandGregRidgeway介绍贝叶斯推理的基础一个简单例子一个更复杂的例子分层模型和可交换性实际的先验分布贝叶斯模型选择和模型平均模型选择模型平均模型评估贝叶斯计算重要的抽样MarkovChainMonteCarlo(MCMC)一个例子在大

4、数据量中的应用大数据集分析中的重要抽样变分法贝叶斯建模BUGS和通过MCMC建的现实复杂性模型贝叶斯预测模型贝叶斯描述模型可用软件讨论和未来方向总结致谢参考文献1隐马尔科夫过程和序列模式挖掘——StevenL.Scott隐马尔科夫模型的计算缺失数据存在的参数估计算法EMMCMC数据展开缺失数据总结本地计算似然递归递归算法Viterbi递归的理解一个解释递归的数字例子例证和应用小羊羔的运动商业圈HMM平稳分布和预测分布dt平稳分布预测分布h协方差可用软件总结参考文献1预测的策略和方法——GregRidgeway预测问题的介绍指导例子预测模型构件损失函数—

5、—我们正在试着实现普通回归损失函数普通分类损失函数用于幸存数据的考克斯损失函数线性模型线性回归分类推广的线性模型非线性模型最近邻算法和k-核算法树模型平滑模型，基展开模型和附加模型神经网络提升软件的可用性总结参考文献2主要组件和分析因素——DanielW.Apley介绍变异模式在相关多变量数据中应用的例子识别变异模式方法概览多变量数据中变异模式的表述和说明重要组件分析重要组件的定义利用重要组件作为变异模式估计要素循环PCA的容量和限度要素循环的方法盲源分离经典盲源分离问题盲分离原则四阶盲分离方法附加制造应用可用软件总结参考文献1潜变量建模的心理测量方法

6、——EdwardIp,IgorCodez,andPadhraicSmyth介绍基本潜变量模型基本潜在分类模型基本有限混合模型基本潜在试验模型基本因子分析模型普通结构数据挖掘扩展基本潜在分离模型扩展基本混合模型扩展潜在试验模型扩展因子分析模型扩展一个示例事务数据的分层结构个体化的混合模型数据集试验结果参考文献和工具参考文献工具总结参考文献2可扩展性聚类——JoydeepGhosh介绍聚类技术：一个简单调查分割方法分层方法区分对衍生的模型结果评估结果的可视化数据挖掘中的聚类挑战事务性数据分析下一个生成点击流量聚类聚类耦合序列大范围远程传感数据挖掘中的可扩展

7、聚类N-大量记录或模式的可扩展性d-大量属性或维数的可扩展性平衡聚类序列聚类技术案例研究：基于购物篮和网页日志聚类的相似性案例研究：关于网页文件聚类的相似性测量的影响相似性测量：一个抽样聚类算法和文本数据集结果比较聚类软件总结致谢参考文献1时间序列相似性和索引——GautamDasandDimitriosGunopulos介绍时间序列相似性测量欧几里得距离和Lp规范归一化变换一般变换动态时间变形最长普通子序列相似性概率性的方法其他相似性测量时间序列的索引技术当距离函数是一个矩阵时的索引时间序列维度下降技术的勘察当距离函数不是一个矩阵是的相似时间序列检索

8、子序列检索总结参考文献2非线性时间序列分析——Ying-ChengLai,ZonghuaLiu