在信息时代，数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，越来越受到广泛关注，机械工业出版社作为中国科技图书出版领域的领军企业，始终致力于为广大读者提供高质量、权威性的科技图书。《数据挖掘》一书作为机械工业出版社的拳头产品，不仅在国内享有盛誉，还远销海外，成为全球数据挖掘领域的经典之作。
《数据挖掘》一书由我国著名数据挖掘专家张良均教授主编，汇聚了国内外众多知名学者和行业精英的智慧，全书系统介绍了数据挖掘的基本概念、方法、技术和应用，涵盖了数据挖掘的各个环节，包括数据预处理、特征选择、关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等，该书内容丰富、结构严谨，既有理论深度，又有实践指导，为读者提供了全面、系统的数据挖掘知识体系。
本书在数据挖掘基本概念方面进行了详细阐述，作者从数据挖掘的定义、目标、过程等方面入手，使读者对数据挖掘有一个清晰的认识，在此基础上，本书对数据挖掘的常用算法进行了深入剖析，包括决策树、支持向量机、神经网络等，使读者能够掌握各种算法的原理和应用。
本书在数据预处理方面给予了高度重视，数据预处理是数据挖掘过程中的关键环节，直接影响到挖掘结果的准确性和可靠性，本书详细介绍了数据清洗、数据集成、数据转换等预处理方法，并结合实际案例进行分析，使读者能够熟练运用这些方法处理实际问题。
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在特征选择方面，本书提出了多种特征选择方法，如信息增益、卡方检验、 ReliefF等，并针对不同类型的数据集给出了具体的特征选择策略，本书还介绍了特征重要性评估、特征降维等方法，帮助读者从海量数据中提取有价值的信息。
在关联规则挖掘方面，本书详细介绍了Apriori算法、FP-growth算法等经典算法，并分析了这些算法的优缺点，本书还介绍了关联规则挖掘在实际应用中的案例，如市场篮分析、推荐系统等，使读者能够将所学知识应用于实际项目中。
聚类分析是数据挖掘的重要分支，本书对K-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等进行了详细介绍，本书还探讨了聚类分析在实际应用中的案例，如客户细分、异常检测等，使读者能够掌握聚类分析的基本原理和应用方法。
在分类与预测方面，本书介绍了决策树、支持向量机、神经网络等常用算法，并对这些算法进行了对比分析，本书还介绍了分类与预测在实际应用中的案例，如信用评分、股票预测等，使读者能够将所学知识应用于实际项目中。
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《数据挖掘》一书作为机械工业出版社的代表作，具有以下特点：
全面：涵盖了数据挖掘的各个环节，为读者提供了完整的知识体系。
2、结构严谨：逻辑清晰，层次分明，便于读者理解和掌握。
3、实用性强：结合实际案例，使读者能够将所学知识应用于实际项目中。
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4、案例丰富：提供了大量实际应用案例，帮助读者拓展视野。
《数据挖掘》一书是数据挖掘领域的经典之作，对于广大数据挖掘爱好者、从业者以及相关领域的研究人员都具有极高的参考价值，相信在机械工业出版社的大力推广下，本书将继续引领数据挖掘行业前行。
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