增量式自适应大数据挖掘算法

书籍简介:

本书共分七章。第一章介绍大数据的基本特征、研究现状、存在的主要问题等，以及大数据时代统计学重构的意义。第二章介绍了数据统计基本概念，及数据收集与处理。第三章介绍了数据挖掘的任务。本章中介绍了数据流的概念、数据流模型、数据流模型分类以及数据流概要描述方法。第四章介绍了分类基本概念和经典方法，同时作者设计了一种增量式自适应随机森林分类器，简称IARF 分类器。第五章介绍了目前较为经典的聚类算法，同时作者提出了基于灰色白化权聚类算法的改进算法—Logistic白化权聚类算法。第六章介绍了关联规则概述及其经典算法，同时作者构建了增量式自适应加权关联树的关联规则算法。第七章，作者讨论了数据挖掘的发展趋势，就目前数据挖掘的应用领域、数据挖掘中存在的隐私问题、数据挖掘研究的发展方向等问题进行了探讨。

书籍规格:

书籍信息归属:

增量式自适应大数据挖掘算法是辽宁科学技术出版社于2019.6出版的中图分类号为 TP274 的主题关于 数据采集 的书籍。