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12、第1章引言第2章数据预处理第3章数据仓库与OLAP技术概述第4章数据立方体计算与数据泛化第5章挖掘频繁模式,关联和相关第6章分类和预测第7章聚类分析第8章挖掘流,时间序列和序列数据第9章图挖掘,社会网络分析和多关系数据挖掘第10章挖掘对象。

13、第3章分类与预测,主要内容,分类与决策树概述ID3C4.5与C5.0CART,分类 VS. 预测,分类和预测是两种数据分析形式，用于提取描述重要数据类或预测未来的数据趋势 的模型分类：预测类对象的分类标号或离散值根据训练数据集和类标号属性，。

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17、分类,基本概念与决策树,Dr,Haitao,iongBTBU,分类,定义,给定多条记录的集合,数据集,每一条记录都通过元组,y,来表示,其中,是属性集,y是记录类别分类的任务,通过学习得到一个分类模型,其将属性集,映射到某个类别y,分类任务。

18、年月日星期六,第三章分类方法内容提要,分类的基本概念与步骤基于距离的分类算法决策树分类方法贝叶斯分类规则归纳与分类有关的问题,年月日星期六,分类是数据挖掘中重要的任务,分类的目的是学会一个分类器,分类函数或模型,该分类器能把待分类的数据映射。

19、2023101,1,第三章分类方法内容提要,分类的基本概念与步骤基于距离的分类算法决策树分类方法贝叶斯分类实值预测与分类有关的问题,2023101,2,分类的流程,根据现有的知识,我们得到了一些关于爬行动物和鸟类的信息,我们能否对新发现的物。