《数据挖掘》教学大纲..docVIP

《数据挖掘》教学大纲 1．大纲文本 课程内容 数据挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。 本课程全面而又系统地介绍了知识发现的方法和技术，反映了当前知识发现研究的必威体育精装版成果。 课外作业 以教材中每章所附的习题为主 实验 实验一 关联规则算法(Apriori算法) 内容：利用关联规则算法，挖掘关联知识。 目的：了解关联规则、频繁集、置信度、支持度的概念。 实验二 分类算法(C4.5算法、ID3算法) 内容： 程序实现C4.5或ID3算法 目的：了解信息熵的概念，掌握算法的基本设计框架。。 实验三 聚类（K-means） 内容： 程序实现K-means算法。 目的： 了解距离、相似度等概念，掌握聚类算法的应用 实验四 神经网络分类（感知器算法） 内容： 使用MatLab实现多分类 目的： 掌握神经网络的基本原理，熟悉神经网络的应用 实验五 遗传算法的优化（SGA算法） 内容：使用C++.net设计遗传算法解决复杂函数的最优解问题。 目的：初步掌握遗传算法的概念 实验要求：以上实验，根据情况尽可能多的完成，至少选择2~3个实验完成。 主要参考书 史忠植著，《知识发现》 清华大学出版社 2002.1 各个学术刊物上的必威体育精装版论文。 2．大纲说明 一．课程的目的和任务 面对日益庞大的数据资源，人们迫切需要强有力的工具来“挖掘”其中的有用信息，数据挖掘就是针对这一需求而发展起来的一门汇集统计学、机器学习、数据库、人工智能等学科内容的新兴的交叉学科，本课程深入探讨数据挖掘原理，把信息科学、计算科学和统计学对数据挖掘的贡献融合在一起，培养计算机专业高年级本科学生具备初步的科研能力和创造能力。 二．本课程的要求 通过本课程的学习，要求学生初步掌握数据挖掘的重要概念和任务、数据挖掘中的常用算法（决策树、关联规则、范例推理、模糊聚类法、粗糙集、贝叶斯网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、进化和遗传算法、神经网络），以及数据挖掘当前的研究动向。 三．本课程与其它课程的联系 本课程的是计算机专业的一门专业课程。学生在学习本课程之前应当具备《高等数学》、《线性代数》、《概率统计》、《程序设计语言》、《数据库原理》等方面的预备知识。 各章主要讲解内容 第1章 绪论 1.1 知识 1.2 知识发现 1.3 知识发现的任务 1.4 知识发现的方法 1.5 知识发现的对象 1.5.1 数据库 1.6 知识发现与创新 第2章 决策树 2.1 归纳学习 2.2 决策树学习 2.3 CLS学习算法 2.4 ID3学习算法 2.5 决策树的改进算法 2.6 决策树的评价 2.7 简化决策树 2.8 连续型属性离散化 2.9 基于偏置变换的决策树学习算法BSDT 2.10 归纳学习中的问题 第3章 关联规则 3.1 关联规则挖掘概述 3.2 广义模糊关联规则的挖掘 3.3 挖掘关联规则的数组方法 3.4 任意多表间关联规则的并行挖掘 3.5 基于分布式系统的关联规则挖掘算法 3.6 词性标注规则的挖掘算法与应用 第4章 基于范例的推理 4.1 概述 4.2 过程模型 4.3 范例的表示 4.4 范例的索引 4.5 范例的检索 4.6 相似性关系 4.7 范例的复用 4.8 范例的保存 4.9 基于例示的学习 4.10 范例工程 4.11 范例约简算法 第5章 模糊聚类 5.1 概述 5.2 传递闭包法 5.3 FCMBP聚类法 5.4 系统聚类法 5.5 C－均值聚类法 5.6 聚类有效性 5.7 聚类方法的比较 第6章 粗糙集 6.1 概述 6.2 知识的约简 6.3 决策逻辑 6.4 决策表的约简 6.5 粗糙集的扩展模型 6.6 粗糙集的实验系统 6.7 粗糙集的展望 第7章 贝叶斯网络 7.1 概述 7.2 贝叶斯概率基础 7.3 贝叶斯学习理论 7.4 简单贝叶斯学习模型 7.5 贝叶斯网络的建造 7.6 贝叶斯潜在语义模型 7.7 半监督文本挖掘算法 第8章 支持向量机 8.1 统计学习问题 8.2 学习过程的一致性 8.3 结构风险最小归纳原理 8.4 支持向量机 8.5 核函数 8.6 基于分类超曲面的海量数据分类方法 第9章 隐马尔科夫模型 9.1 马尔科夫过程 9.2 隐马尔科夫模型 9.3 似然概率和前反向算法 9.4 学习算法 9.5 基于状态驻留时间的分段概率模型 第10章 神经网络 10.1 概述 10.2 人工神经元及感知机模型 10.3 前向神经网络 10.4 径向基函数神经网络 10.5 反馈神经网络 10.6 随机神经网络 10.7 自组织特征映射神经网络