数据挖掘算法原理与实现(第2版)/计算机系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王振武 著

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 算法
• 计算机科学
• 人工智能
• 数据分析
• 模式识别
• Python
• R语言
• 统计学习

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302454151

版次：2

商品编码：12035447

包装：平装

丛书名： 计算机系列教材

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：223

字数：341000

内容简介

　　本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
　　全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、K�瞞eans聚类算法、K�仓行牡憔劾嗨惴ā⑸窬�网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
　　本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

内页插图

前言/序言

　　数据挖掘涉及数据库技术、人工智能、统计学、机器学习等多学科领域，并且已经在各行各业有了非常广泛的应用。为适应我国数据挖掘的教学工作，作者在数据挖掘教学实践的基础上，参阅了多种国内外最新版本的教材，编写了本书。本书可以作为高等院校研究生的教材，也可以为相关行业的工程技术人员提供有益的参考。
　　本书在第1版的基础上对其中欠妥之处进行了修改，内容安排和第1版一致，循序渐进地对数据挖掘原理进行了通俗易懂的讲解。本书最大的特点是理论与实践相结合，全书几乎所有的算法都配有实例和源程序，这种理论与实际相结合的方法克服了重理论轻实践的内容组织方式，便于读者理解和掌握其中知识。具体而言，本书11章内容之间的关系如下图所示。
　　本书配有教学课件，读者可登录网站自行下载。由于编者水平有限，本书难免存在不少缺点和不足之处，恳请专家和读者批评指正。
　　编者
　　2016年9月

探索数据深处的奥秘：洞悉模式，驱动决策 在这个信息爆炸的时代，数据已然成为驱动社会进步和商业发展的核心动力。然而，海量数据的背后隐藏着怎样的规律？如何才能从中提取出有价值的洞见，转化为切实可行的行动？《数据挖掘算法原理与实现（第2版）/计算机系列教材》正是这样一本旨在揭示数据深层奥秘的权威指南。它不仅仅是一本介绍技术的书籍，更是一次引领读者深入探索数据科学世界、掌握驱动智能决策关键能力的旅程。 本书以严谨的学术态度，结合前沿的理论研究和丰富的实践案例，系统性地阐述了数据挖掘的核心概念、关键算法及其在实际问题中的应用。本书的编排逻辑清晰，从基础理论到高级技术，层层递进，旨在为不同背景的读者提供一条扎实的学习路径。无论您是希望入门数据挖掘的初学者，还是寻求深化理解和提升技能的专业人士，都能从中获益匪浅。 第一部分：数据挖掘的基石——理解数据的本质与挑战 在正式 dive into 算法之前，本书首先为读者构建了一个坚实的数据挖掘基础框架。我们理解，数据挖掘并非凭空出现，而是建立在对数据特性、处理流程以及潜在挑战的深刻认知之上。 数据挖掘的宏观视角： 本部分将带领您领略数据挖掘的广阔图景，理解其在不同领域（如商业智能、科学研究、医疗健康、金融风控等）的广泛应用和重要价值。您将了解到数据挖掘如何帮助企业洞察消费者行为，优化营销策略；如何辅助科学家发现新的科研规律；如何为医生提供更精准的疾病诊断建议；以及如何提升金融机构的风险识别能力。通过这些生动的应用场景，您将初步建立起数据挖掘解决实际问题的全局观。 数据挖掘的过程模型： 数据挖掘并非简单的算法堆砌，而是一个系统性的工程。本书将详细介绍业界广泛认可的数据挖掘标准流程，如CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）。您将深入理解这个流程中的每一个关键阶段，包括： 业务理解（Business Understanding）： 如何准确把握业务目标，将业务问题转化为可执行的数据挖掘任务。 数据理解（Data Understanding）： 如何初步接触和探索数据，了解数据的来源、质量、结构以及潜在的统计特征。 数据准备（Data Preparation）： 这是数据挖掘过程中最为耗时也最为关键的环节。本书将深入讲解如何进行数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据集成（合并来自不同源的数据）、数据转换（规范化、离散化）以及数据规约（降维、特征选择）等一系列操作，以确保数据的质量和可用性，为后续的建模奠定坚实基础。 建模（Modeling）： 在数据准备就绪后，本书将重点介绍各种强大的数据挖掘算法，这些算法是数据挖掘的核心驱动力。 评估（Evaluation）： 如何客观公正地评估模型的性能，选择最适合业务需求的模型。 部署（Deployment）： 如何将训练好的模型部署到实际应用中，实现价值转化。 数据预处理的艺术与技巧： 数据质量是数据挖掘成功与否的关键。本部分将详细剖析各种数据预处理技术，并辅以实际案例说明。您将学习到： 缺失值处理： 均值/中位数/众数填充，插值法，基于模型的预测填充等。 异常值检测与处理： 基于统计的方法（如Z-score、IQR）、基于模型的方法（如聚类、孤立森林）以及如何对异常值进行修正或剔除。 数据集成策略： 如何在不同数据源之间建立关联，实现数据的统一视图。 数据转换与规约： 最小-最大规范化、Z-score规范化、离散化技术（分箱、基于树的离散化）、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）以及特征选择的各种方法，以降低数据维度，提升模型效率和泛化能力。 第二部分：核心数据挖掘算法——洞悉模式的利器 进入本书的核心部分，我们将逐一揭示那些能够从海量数据中挖掘出宝贵模式的强大算法。本书的特色在于，不仅提供算法的原理讲解，更强调其背后的数学逻辑和实现细节，让读者知其然，更知其所以然。 分类算法（Classification）： 分类是预测一个实体属于哪个预定义类别的任务。本书将深入探讨各类主流分类算法： 决策树（Decision Trees）： 介绍ID3、C4.5、CART等经典决策树算法，深入讲解熵、信息增益、基尼不纯度等概念，以及如何构建和剪枝决策树，使其更具鲁棒性。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 阐述贝叶斯定理在文本分类、垃圾邮件过滤等领域的应用，及其“朴素”假设的意义和局限性。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 详细讲解SVM如何通过最大化间隔来寻找最优分类超平面，以及核技巧在处理非线性可分问题中的作用。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 介绍基于距离度量的分类方法，探讨距离度量选择和K值选择的策略。 逻辑回归（Logistic Regression）： 尽管名字中有“回归”，但逻辑回归是经典的二分类算法，本书将深入剖析其Sigmoid函数和损失函数。 集成学习（Ensemble Learning）： 介绍Bagging（如随机森林 Random Forest）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM）等集成方法，它们通过组合多个弱学习器来构建强大的分类器，极大地提升了模型的准确性和稳定性。 回归算法（Regression）： 回归用于预测连续数值型变量。本书将重点讲解： 线性回归（Linear Regression）： 从简单线性回归到多元线性回归，深入理解最小二乘法原理，以及过拟合和欠拟合的对策。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归： 讲解L1和L2正则化的作用，如何防止过拟合，以及Lasso在特征选择上的优势。 多项式回归（Polynomial Regression）： 如何通过引入多项式特征来拟合非线性关系。 聚类算法（Clustering）： 聚类旨在将相似的数据点分到同一组（簇）中，而无需预先知道类别标签。本书将覆盖： K-Means聚类： 详细解释K-Means的迭代过程，探讨质心初始化、K值选择（如肘部法则、轮廓系数）等关键问题。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 介绍凝聚式（自底向上）和分裂式（自顶向下）的层次聚类方法，以及如何通过树状图（Dendrogram）可视化聚类结果。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 讲解基于密度的聚类方法，如何发现任意形状的簇，并有效处理噪声点。 模型聚类（Model-Based Clustering）： 介绍基于概率模型的聚类方法，如高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM），利用期望最大化（EM）算法进行参数估计。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 发现数据项之间的有趣关系，常用于市场篮子分析。 Apriori算法： 详细讲解Apriori算法生成频繁项集和关联规则的步骤，理解支持度、置信度、提升度等重要指标。 FP-Growth算法： 介绍FP-Growth算法如何利用FP-tree数据结构，更高效地生成频繁项集。 异常检测（Anomaly Detection）： 识别与大多数数据显著不同的数据点，用于欺诈检测、网络入侵检测等。 基于统计的方法： 如Z-score、IQR。 基于距离的方法： 如K近邻异常检测。 基于密度的方法： 如LOF（Local Outlier Factor）。 基于模型的方法： 如孤立森林（Isolation Forest）。 第三部分：高级数据挖掘技术与实践 在掌握了基础算法之后，本书将进一步引导读者进入更高级的数据挖掘领域，并强调理论与实践的结合。 降维与特征提取： 主成分分析（PCA）： 深入讲解PCA的数学原理，如何找到数据方差最大的方向，实现数据的降维。 独立成分分析（ICA）： 介绍ICA如何寻找统计上独立的成分，在信号分离等领域有广泛应用。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 学习如何利用t-SNE在低维空间可视化高维数据，保留局部结构。 文本挖掘（Text Mining）： 文本预处理： 分词、去除停用词、词干提取、词形还原。 文本表示： 词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）、Word Embeddings（如Word2Vec, GloVe）。 文本分类与主题模型（Topic Modeling）： 如LDA（Latent Dirichlet Allocation）。 时间序列分析（Time Series Analysis）： 平稳性、自相关性。 ARIMA模型。 状态空间模型。 评价指标与模型选择： 分类模型评估： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）与AUC（Area Under the Curve）、混淆矩阵（Confusion Matrix）。 回归模型评估： MSE（Mean Squared Error）、RMSE（Root Mean Squared Error）、MAE（Mean Absolute Error）、R-squared。 交叉验证（Cross-Validation）： k折交叉验证、留一法等，如何进行有效的模型评估和选择。 实际案例分析与实现： 本书的另一大亮点是丰富的实际案例。我们将结合具体行业场景，如： 客户流失预测： 如何利用分类算法预测哪些客户可能流失，并采取相应措施。 欺诈交易检测： 如何通过异常检测技术识别可疑交易。 产品推荐系统： 介绍基于协同过滤、内容推荐的原理，并结合关联规则挖掘。 社交网络分析： 探讨如何在社交网络中发现社区、影响者等。 生物信息学数据分析。 这些案例将帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力，理解如何在不同业务场景下选择和应用合适的数据挖掘技术。 本书的特色与价值： 理论与实践并重： 深入浅出的原理讲解，辅以大量清晰的代码示例（可以假设语言为Python，使用Scikit-learn, Pandas等库），帮助读者理解算法的实现细节。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级技术，结构清晰，适合不同层次的学习者。 丰富的案例研究： 真实世界的案例，帮助读者建立解决实际问题的能力。 前沿技术的介绍： 关注数据挖掘领域的最新进展，为读者提供前瞻性视野。 严谨的数学推导： 对于核心算法，会给出必要的数学推导，帮助读者深入理解其内在机制。 《数据挖掘算法原理与实现（第2版）/计算机系列教材》不仅仅是一本教科书，它更是一把钥匙，能够开启您通往数据世界的大门，让您掌握洞悉数据中隐藏模式、驱动智能决策的强大能力。通过学习本书，您将不仅能够理解数据挖掘的“是什么”，更将深刻理解“为什么”和“如何做”，从而在这个数据驱动的时代脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

这本书在知识体系的构建上做得非常出色，它就像一个精心设计的迷宫，但每一步都有清晰的指引，让你在探索的过程中不会迷失方向。我特别喜欢它在介绍一个新算法之前，都会先回顾前面相关的概念和技术，这样就能自然而然地引出新的知识点。例如，在讲到集成学习的时候，作者并没有直接进入随机森林或梯度提升树，而是先对“偏差-方差”权衡的理论进行了详细的阐述，并介绍了Bagging和Boosting这两种思想的根本区别，这才引出了具体的算法。这种层层递进、循序渐进的教学方法，让我在学习过程中始终保持清晰的思路，并且能够将新学的知识与已有的知识融会贯通。而且，书中还为每一个章节都设计了“思考题”和“实验题”，这极大地激发了我主动学习的积极性，让我能够通过动手实践来加深对知识的理解和记忆。

评分☆☆☆☆☆

读这本书给我最直观的感受就是“豁然开朗”。我曾经在学习一些机器学习算法的时候，总是觉得公式一大堆，看得头晕眼花，也弄不明白它到底是怎么回事。直到我翻开了《数据挖掘算法原理与实现(第2版)》，这种困惑才 D 得到解。作者在讲解每一个算法的时候，都非常注重原理的溯源和概念的梳理。比如，在讲到K-Means聚类算法的时候，作者并没有直接给出迭代公式，而是先从“距离”这个最基本的概念入手，解释了为什么需要度量样本之间的相似性，以及欧氏距离、曼哈顿距离等常用距离度量方法的特点。然后，才一步步推导出K-Means的迭代过程，并详细解释了“中心点”、“簇”、“迭代”等核心概念的含义。而且，书中还对K-Means算法的优缺点进行了深入的分析，例如容易陷入局部最优、对初始中心点敏感等问题，并提出了一些改进的策略，如K-Means++。这种由易到难、层层递进的讲解方式，让我能够真正地理解算法的内在逻辑，而不是死记硬背。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于它的“温度”。虽然是一本技术类的书籍，但作者在字里行间流露出的对数据挖掘的热情和对读者的关怀，是显而易见的。我记得在阅读关于异常值检测的部分时，作者分享了他自己曾经在项目中遇到的一些“奇葩”数据，以及他是如何运用书中介绍的算法来处理这些问题的。这种真实的经历分享，让我感觉不再是孤军奋战，而是有了一个可以参考的经验库。而且，书中对于一些容易混淆的概念，比如分类和回归的区别，聚类和分类的区别，作者都给出了非常清晰的辨析。此外，书中还对数据预处理的各种技术，如缺失值处理、异常值处理、特征工程等进行了详细的介绍，并提供了相应的代码实现。这些细节的打磨，让我感觉这本书不仅仅是一本教材，更像是一位值得信赖的良师益友，陪伴我在数据挖掘的道路上不断前进。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，就像一部精心编排的交响乐，由浅入深，层层递进。它首先从数据挖掘的基本概念、流程和常用数据集入手，为初学者打下坚实的基础。然后，逐步深入到各种核心的挖掘技术，如分类、聚类、关联规则、回归、时序分析等。令我赞赏的是，作者在讲解每一种技术时，都会介绍相关的经典算法，并对其原理、优缺点以及适用场景进行详细分析。例如，在讲到分类算法时，作者并没有局限于单一的模型，而是详细介绍了决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等多种算法，并且对比了它们在不同数据集上的表现。更难得的是，书中还对如何评估模型的性能有深入的讲解，例如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线等评估指标，并解释了它们各自的含义和适用范围。这让我知道，仅仅是训练出一个模型是远远不够的，更重要的是要学会如何客观地评价模型的优劣，以及如何根据业务需求选择合适的评估指标。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式有一种独特的魅力，它不是那种上来就直奔主题、冷冰冰的教科书，而是更像一位经验丰富的导师，用一种循序渐进、娓娓道来的方式，引导我一步步深入数据挖掘的殿堂。我特别喜欢作者在介绍每个算法的时候，都会先从它要解决的实际问题出发，这样我就能立刻明白这个算法的出现背景和意义。举个例子，在讲到聚类算法时，作者并没有直接给出K-Means的公式，而是先描述了“把相似的东西归为一类”这个直观的例子，然后才引出K-Means的迭代过程。这种从宏观到微观的讲解方式，让我更容易理解算法的核心思想。而且，书中对于算法的优缺点分析也相当到位，并没有一味地赞美某个算法，而是实事求是地指出它们的局限性，并提出一些改进的思路。比如，在讲到关联规则挖掘中的Apriori算法时，作者不仅详细解释了“向下封闭性”和“先验性质”如何帮助剪枝，也指出了它在处理海量数据时效率不高的问题，并顺带提到了FP-growth算法的出现和优势。这种辩证的视角，让我对数据挖掘算法有了更全面、更深刻的认识，不至于陷入“唯算法论”的误区。

评分☆☆☆☆☆

让我印象最深刻的是，这本书在理论深度和实践操作之间找到了一个绝佳的平衡点。很多教材要么理论过于晦涩难懂，要么实践部分过于简单粗暴，但《数据挖掘算法原理与实现(第2版)》却恰恰相反。它在讲解每个算法的原理时，不仅推导了关键的数学公式，而且还对公式的由来和实际意义进行了详细的解释，比如在讲到支持向量机（SVM）的核函数时，作者就花费了大量的篇幅来解释为什么需要核函数，以及不同的核函数（线性、多项式、RBF）分别是如何映射到高维空间的，这让我这个数学基础相对薄弱的读者也能逐渐理解SVM的强大之处。同时，在实践部分，书中提供了很多基于Python的伪代码和实际代码示例，这些代码不仅能够运行，而且结构清晰，逻辑性强，配以详尽的注释，让我能够轻松地理解每一行代码的作用。我曾经尝试着将书中关于分类算法的部分，结合自己做的一个项目，用Python实现了几个分类模型的训练和评估，效果非常好，这让我对数据挖掘的实战能力有了极大的提升，也增强了我继续深入学习的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的触动是，它让我看到了数据挖掘的“艺术”一面。算法固然重要，但如何将算法应用于解决实际问题，如何解读算法输出的结果，如何将分析结果转化为有价值的商业洞察，这些同样至关重要。作者在书中不仅仅是介绍算法，更重要的是在讲解算法背后的思想和逻辑。例如，在讲到降维技术时，作者并没有简单地介绍PCA和LDA，而是深入分析了它们为什么能够减少维度，以及在什么情况下使用哪种方法更合适。更重要的是，作者在讲解完这些算法后，还会引导读者思考，降维后的数据如何可视化，如何解读降维后的特征，以及这些降维后的数据对后续的分析任务有什么影响。这种引导性的思考，让我不至于成为一个只会套用公式的“码农”，而是能够真正地理解数据挖掘的价值所在，并将其应用于解决实际的业务问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的像一个老朋友，每次翻开都能学到新东西。我记得第一次接触数据挖掘的时候，还是用的比较基础的书，那时候觉得概念很模糊，实践起来更是磕磕绊绊。直到我遇到了《数据挖掘算法原理与实现(第2版)》，我才真正体会到什么叫做“拨云见日”。它不像很多教材那样，只是干巴巴地罗列公式和算法，而是非常注重原理的讲解。比如，在讲到决策树的时候，作者并没有止步于ID3、C4.5这些经典的算法，而是深入剖析了它们背后的信息增益、增益率等概念，并详细解释了剪枝的必要性和不同剪枝策略的优劣。读完这部分，我不仅知道怎么用，更明白了为什么这么用，以及在什么情况下选择哪种剪枝方法才能获得更好的泛化能力。此外，书中还穿插了大量的案例分析，这些案例往往取材于实际生活中常见的场景，比如客户流失预测、商品推荐等等，这让我在学习理论知识的同时，也能感受到它在实际应用中的巨大价值。而且，书中的代码实现部分也非常清晰，很多经典的算法都提供了基于Python的实现，注释也很到位，这对我这个喜欢动手实践的人来说，简直是福音。我可以对照着代码，一步步地理解算法的逻辑，甚至还能在老师布置的课后作业中，轻松地将这些代码进行修改和扩展，完成更复杂的任务。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的地方在于，它并没有局限于对算法原理的讲解，而是非常注重算法的“实现”层面。很多数据挖掘的书籍，要么讲得很理论，要么给出的代码示例非常简单，根本无法直接应用到实际项目中。而《数据挖掘算法原理与实现(第2版)》则非常务实，它为许多经典的算法都提供了基于Python的详细代码实现，并且这些代码都经过了良好的封装和注释，清晰易懂。我曾尝试着跟着书中的代码，实现了一个基于Apriori算法的购物篮分析系统，从数据预处理到频繁项集挖掘，再到关联规则的生成，整个过程都得到了非常详细的指导。这不仅让我掌握了Apriori算法的具体实现细节，也让我对如何将数据挖掘算法落地到实际业务中有了更深刻的理解。而且，书中还提供了对不同算法在不同数据集上的性能比较，这让我能够根据实际需求，选择最适合的算法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常平实而又严谨，没有那些花里胡哨的辞藻，但每一个字都透露着作者深厚的功底。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时所采用的类比和图示。例如，在讲解贝叶斯定理的时候，作者用了一个非常生动的生活化场景来解释条件概率和联合概率的关系，这让我一下子就抓住了核心。又比如，在讲到图挖掘中的PageRank算法时，作者画了一张非常清晰的网页链接示意图，并详细解释了PageRank分数是如何通过链接的传递而更新的，这比单纯的数学公式要直观得多。此外，书中对于一些经典算法的演进历史也有提及，例如从ID3到C4.5再到CART，这种对算法发展脉络的梳理，让我能够更好地理解不同算法之间的联系和区别，以及它们是如何一步步发展和完善的。这种对细节的关注和对原理的深度挖掘，让我感觉不仅仅是在阅读一本教材，更像是在与一位博学的老师进行深入的交流。