清华大学出版社：《数据挖掘算法原理与实现(第2版)》王振武 编著
清华大学出版社：《数据挖掘算法原理与实现(第2版)》王振武 编著 (pdf格式)
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《数据挖掘算法原理与实现（第2版）》，由清华大学出版社出版，王振武编著。这本书主要介绍了数据挖掘领域的基础理论知识和实用技术，并详细讲解了多种数据挖掘算法及其在实际问题中的应用方法。
主要内容包括：
1. 数据预处理：涵盖数据清洗、集成、变换等基本步骤。
2. 分类与回归分析：深入探讨决策树、规则学习、神经网络等分类算法，以及线性回归和多元回归的实现方法。
3. 聚类技术：介绍层次聚类、K均值及DBSCAN等多种经典聚类算法。
4. 关联规则挖掘：系统阐述Apriori算法及其改进版FP-growth的原理与应用技巧。
5. 特征选择与降维：探讨PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）等技术在特征提取中的作用。
6. 实验案例和项目实践：结合具体应用场景，提供丰富实例指导读者将理论知识应用于实际操作中。
阅读意义：
对于学习计算机科学、信息管理及相关领域的学生来说，《数据挖掘算法原理与实现》是一本非常有价值的参考书。它不仅能够帮助初学者快速掌握数据挖掘的基本概念和技术要点，还适合有一定基础的研究人员作为进阶读物使用。通过这本书的学习，读者可以了解到最新的研究趋势和行业动态，并在实践中提升自身解决问题的能力。
总结：
《数据挖掘算法原理与实现（第2版）》是一本全面且实用的数据挖掘技术书籍，内容涵盖从理论到实践的全过程，既适合初学者入门学习，也适用于专业人士深入探索。通过阅读此书，读者能够系统地掌握相关知识，并将其应用于实际问题解决当中。
