数据仓库与数据挖掘技术(PPT 81页)

6.1 分类规则挖掘
6.2 预测分析与趋势分析规则
6.3 数据挖掘的关联算法
6.4 数据挖掘的聚类算法
6.5 数据挖掘的统计分析算法
6.6 数据挖掘的品种优化算法
6.7 数据挖掘的进化算法
数据仓库与数据挖掘技术
第6章  数据挖掘基本算法
6.1 分类规则挖掘 
6.1 分类规则挖掘  
6.2预测分析与趋势分析规则
关联规则挖掘—一个例子
关键步骤：挖掘频繁集
Apriori算法
Apriori算法 — 例子
如何生成候选集
如何计算候选集的支持度
生成候选集的例子
提高Apriori效率的方法
Apriori 够快了吗? — 性能瓶颈
6.4数据挖掘的聚类算法
6.7数据挖掘的进化算法
第7章 非结构化数据挖掘
7.1 Web数据挖掘
Web挖掘三种方法比较
7.2 空间群数据挖掘
7.3多媒体数据挖掘
第8章 离群数据挖掘
第8章 离群数据挖掘
8.3离群数据挖掘的算法
8.4市场营销离群数据挖掘
第9章 数据挖掘语言与工具选择
9.1 数据挖掘语言及其标准化
9.2数据挖掘的研究热点
9.3 数据挖掘工具的选择
第10章 知识管理和知识管理系统
10.1 知识管理
10.2 知识管理系统
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