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数据仓库及数据挖掘
课程简介
 
课程目标
 
课程内容
数据仓库及数据挖掘

一、数据挖掘概论: 

[概念、原因、功能]


二、数据仓库基本理论

 [概念、与操作数据库的区别、建立原因、数据模型、结构]

三、某银行BI系统结构与功能设计

四、挖掘关联规则 

[概念、意义、Apriori算法]

五、其它关联规则挖掘方法

 [多层关联规则挖掘、多维关联规则挖掘、关联规则相关分析]

六、基于模糊神经网络的数值预测算法 

[趋势分析、FNN算法步骤及流程图、FNN拓扑图 ]

七、时序数据与序列数据的挖掘 

[时序数据库、序列数据库、趋势分析方法等]

八、挖掘贯序模式(时序模式)

 [背景、目的、条件、Agrawal算法]

九、分类的概念与技术 

[概念、步骤、数据准备、方法]

十、判定树分类 

[组成、属性选择度量、信息增益、分类步骤及规则]

十一、贝叶斯分类 

[贝叶斯定理、朴素贝叶斯分类、贝叶斯信念网络]

十二、BP神经网络分类 

[BP网的作用、BP网络计算、BP网算法]

十三、聚类分析 

[概念、聚类算法的要求、聚类中的数据类型]

十四、划分方法 

[K-均值方法、变种法中符号的含义、K-中心点方法]

十五、层次方法 

[层次方法的思想、簇间距离度量方法、最小距离方法]

十六、基于密度的方法 

[基于密度的方法、密度聚类的思想及其改进]

十七、WEB挖掘 

[基本问题、分类、搜索引擎原理、WEB内容与结构挖掘等]

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