Data Mining Methods and Models

本文介绍了多种数据挖掘方法和模型,包括关联规则、聚类分析、K最近邻算法、统计推断、神经网络、线性和逻辑回归以及多元分析等。文章采用CRISP方法论进行组织,提供了一个统一的框架来探讨这些技术和模型,并通过章节项目中使用的大型数据集实例进行说明。

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Provides an introduction into data mining methods and models, including association rules, clustering, K-nearest neighbor, statistical inference, neural networks, linear and logistic regression, and multivariate analysis Presents a unified approach based on CRISP methodology, which involves Strategic Risk Assessment based on Organizational Modelling A companion Web site features downloads of large data sets used in the chapter projects, with a discussion area and message board, where readers are encouraged to exchange ideas
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