本文目录导读：
课程概述
本课程旨在为数据挖掘研究生提供一个全面、深入的理论与实践相结合的学习平台，通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的基本概念、技术方法以及在实际应用中的操作技巧，为从事数据挖掘相关领域的研究和开发工作打下坚实基础。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、发展历程及其在各个领域的应用。
2、掌握数据挖掘的主要技术方法，包括数据预处理、特征选择、聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等。
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3、学会运用数据挖掘技术解决实际问题，具备独立开展数据挖掘项目的能力。
4、了解数据挖掘领域的最新研究动态，为今后的研究工作提供参考。
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义、发展历程及在各领域的应用
- 数据挖掘的基本任务与流程
- 数据挖掘系统架构及关键技术
2、数据预处理
- 数据清洗：缺失值处理、异常值处理、重复值处理
- 数据集成：数据合并、数据转换
- 数据规约：数据抽样、数据压缩、特征选择
3、特征选择与降维
- 特征选择方法：信息增益、卡方检验、互信息、基于模型的特征选择
- 降维方法：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等
4、聚类与分类
- 聚类方法：K-means、层次聚类、DBSCAN、密度聚类等
- 分类方法：决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、神经网络等
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5、关联规则挖掘
- 关联规则挖掘算法：Apriori算法、FP-growth算法
- 关联规则评价与优化
6、异常检测
- 异常检测方法：基于统计的方法、基于距离的方法、基于模型的方法
- 异常检测应用案例
7、数据挖掘在特定领域的应用
- 数据挖掘在金融领域的应用：信用风险评估、股票市场预测等
- 数据挖掘在医疗领域的应用：疾病预测、药物研发等
- 数据挖掘在电商领域的应用：推荐系统、用户行为分析等
8、数据挖掘项目实战
- 项目选题与需求分析
- 数据收集与处理
- 模型选择与调优
- 项目评估与优化
教学方法与考核方式
1、教学方法
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- 讲授法：系统讲解数据挖掘理论知识
- 案例分析法：结合实际案例，深入剖析数据挖掘技术
- 项目驱动法：通过实际项目，培养学生独立解决问题的能力
- 讨论法：引导学生积极参与课堂讨论，提高思维能力和团队协作能力
2、考核方式
- 平时成绩：课堂表现、作业完成情况等
- 期末考试：理论考试与实际操作考试相结合，全面评估学生对数据挖掘知识的掌握程度
- 项目答辩：对所完成的项目进行汇报，展示学生综合运用数据挖掘技术的能力
教学资源
1、教材：《数据挖掘：概念与技术》（三版）- Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei
2、教学课件：教师根据课程内容自行制作
3、实践平台：提供数据挖掘实验环境，如Python、R等编程语言及相关库
4、学术资源：推荐相关学术期刊、会议论文、技术博客等，拓宽学生视野
通过本课程的学习，学生将具备扎实的理论基础和丰富的实践经验，为今后在数据挖掘领域的研究和开发工作奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘研究生教学课程大纲
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