数据挖掘
作者:(美)谭 斯坦巴赫 译者:范明 范宏建

内容简介
　　本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题，涉及学科领域众多，适用面广。包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例，关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接聚焦于数据挖掘的主要概念。本书不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识，适合的读者面较广。

　　本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量示例、I虱表和习题。

　　本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材，同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

作者简介
　　现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授，主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前，他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员(2002—2003)。

编辑推荐
　　本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题，涉及学科领域众多，适用面广。包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例，关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接聚焦于数据挖掘的主要概念。本书不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识，适合的读者面较广。