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数据挖掘概念与技术原书第3版教学大纲

本教学大纲为《数据挖掘概念与技术》原书第3版教材的教学大纲。本教材旨在介绍数据挖掘的概念、技术和应用，并通过实践案例培养学生的数据挖掘能力。以下是具体的教学内容和目标。

课程目标

理解数据挖掘的概念和技术。

学习数据挖掘的基本方法和过程。

掌握数据挖掘中的常用算法。

能够运用数据挖掘工具进行实践操作。

培养学生的数据挖掘能力，为从事数据分析和挖掘相关工作做好准备。

教材与参考书目

教材：

《数据挖掘概念与技术》原书第3版，作者：JiaweiHan,MichelineKamber和JianPei。

参考书目：

《数据挖掘导论》（第2版），作者：Pang-NingTan，MichaelSteinbach和VipinKumar

《统计学习方法》（第2版），作者：李航

《机器学习》（周志华）

课程内容

第一章数据挖掘引论

1.1数据挖掘的定义和概念

1.2数据挖掘的应用和挑战

1.3数据挖掘的过程和步骤

1.4数据挖掘的工具和技术

第二章数据的预处理

2.1数据清洗

2.2数据集成

2.3数据变换

2.4数据规约

第三章数据挖掘任务和建模

3.1分类

3.2聚类

3.3关联规则挖掘

3.4离群点检测

3.5数据降维

第四章分类和预测

4.1决策树

4.2贝叶斯分类器

4.3神经网络

4.4支持向量机

第五章聚类

5.1K-Means算法

5.2层次聚类

5.3密度聚类

5.4基于网格的聚类

第六章关联规则挖掘

6.1Apriori算法

6.2FP-growth算法

6.3关联规则的评估和应用

第七章数据挖掘应用

7.1电子商务中的数据挖掘

7.2社交网络中的数据挖掘

7.3天文学中的数据挖掘

7.4医学中的数据挖掘

第八章数据挖掘工具和实践

8.1Weka工具介绍与实践

8.2RapidMiner工具介绍与实践

8.3Python与数据挖掘

课程作业

实践案例分析：从给定数据集中，挖掘有效数据及对应关系，并完成相关报告撰写。

数据挖掘算法实现：根据所学习算法，自主编写算法并展示算法性能及优化情况。

课程综合设计：综合上述所学知识，自主设计一个数据挖掘问题，并进行分析解决。

评分方式

作业成绩：50%

考试成绩：50%

总结

本教学大纲旨在通过理解数据挖掘的概念和技术，学习数据挖掘的基本方法和过程，掌握数据挖掘中的常用算法，以及运用数据挖掘工具进行实践操作，培养学生的数据挖掘能力。通过课程作业和综合设计等评估方式，促进学生综合应用所学知识，为从事数据分析和挖掘相关工作做好准备。