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数据挖掘和知识发现是一个涉及多学科的研究领域。数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、粗糙集、模糊集、神经网络、模式识别、知识库系统、高性能计算、数据可视化等均与数据挖掘相关。本书全面系统地介绍了数据挖掘和知识发现领域的基本原理和研究方法，可以作为计算机科学与技术专业和信息科学方向高年级本科生和研究生的教材或参考书。第一章介绍了KDD 与数据挖掘的概念、对象、过程、方法、相关领域和应用范围；第二章介绍了数据预处理和数据仓库技术，包括数据清理、数据约简、数据概念等级化分、多维数据模型等内容；第三章介绍粗糙集；第四章介绍模糊集；第五章介绍聚类分析，包括划分、层次、密度、网格、模型方法和孤立点分析等；第六章是关联规则，介绍关联规则基本模型和一些扩展模型；第七章介绍人工神经网络在知识发现中的运用；第八章是分类与预测，介绍决策树、贝叶斯分类、基于遗传算法的分类，讨论了分类精度和预测问题；第九章介绍了多媒体数据挖掘工作的有关进展。
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