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内容概要：

1.什么是数据挖掘?

从数据中识别有效的、新奇的、有用的以及可理解的模式的过程.

2.相关领域

机器学习(Machine learning)

数据库(Databases)

统计学(Statistics)

信息检索(Information retrieval)

可视化(Visualization)

高性能计算(High-performance computing)

...

3.数据挖掘:KDD过程的核心

4.框架:典型的数据挖掘系统

5.数据挖掘:数据源

6.数据挖掘任务

7.分类:定义

给定一个记录(样本)集合(训练集)

每条记录有一些属性组成, 其中一个属性为类别.

(x1, x2, …, xn, c)

找到一个将类别属性表示为其他属性的函数的模型. (如c = f(x))

8.分类任务演示

9.分类任务例子

10.常用的方法

11.决策树例子

12.另一个决策树例子

13.对测试数据应用模型

14.支持向量机

15.应用例子

16.什么是聚类?

17.聚类的概念是模糊的

18.划分方法:K-Means

19.两个不同的K-means聚类

20.选取初始中心点的重要性

本PPT课件部分页面引自其他专家的PPT，在此致以衷心感谢！

刘鹏教授是中国信息协会大数据分会副会长，中国云计算（chinacloud.cn）、中国大数据（thebigdata.cn）网站的创始人，《云计算》教材作者。

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