- ISBN:9787547855973
- 装帧:80g胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:19cm
- 页数:128页
- 出版时间:2021-12-01
- 条形码:9787547855973 ; 978-7-5478-5597-3
本书特色
数据挖掘——挖掘你身边的一切数据本书系统介绍了相似点集挖掘、数据集的基本内容和组织形式,设计安排了7类相似点集挖掘实验数据集,基本涵盖了相似点集挖掘的典型算法类型验证工作所需的数据集,普适性强,可以用于国内300所大学数据科学与大数据技术专业大数据算法课程的相似点集挖掘算法实验,用于工业界相似点集数据挖掘算法设计和应用实验。
内容简介
相似点集是由相似数据点组成的集合。相似点集挖掘包括聚类分析、特异群组分析和异常分析等三大类。本书针对相似点集挖掘算法实训, 设计了球状多簇数据集、双月数据集、海量噪声数据集、三叶结数据集等四个抽象的数据集, 并设计了证券投资交互数据集、日志序列数据集、社交网络数据集等三个具有实际应用背景的模拟数据集。这些数据集覆盖了主要相似点集挖掘算法类型的算法设计和实验需要。本书介绍的数据集产品主要用于相似点集挖掘算法的设计实验、算法实验和算法效果评估。
目录
作者简介
朱扬勇,复旦大学教授,上海市数据科学重点实验室主任,农业大数据产业技术战略联盟副理事长兼首席科学家,大数据协同安全国家工程实验室副理事长,中国自动化学会国防大数据分会副主任,《大数据》期刊编委会副主任。研究领域为数据科学,发表学术论文200多篇,《数据学》《旖旎数据》《特异群组挖掘》《数据自治》《大数据资源》作者,《大数据技术与应用丛书》(22册)主编。
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