数据挖掘技术及应用实践

作者: 李忠,李姗姗,张伟

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2022-07-01

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简介

本书介绍数据挖掘相关技术及其在防灾、减灾领域的应用。数据挖掘技术主要沿着分类、聚类和关联分析这三大任务展开,具体包括数据挖掘概念及发展史、数据及预处理方法、数据仓库、回归分析、数据分类和聚类、趋势预测、关联分析、异类挖掘等内容,并通过在灾害预防、安全评价等方面的实例来介绍每类技术的应用。 本书可作为高等院校计算机、信息科学、大数据科学、灾害防治、应急信息化、应急技术与管理、城市地下空间安全等相关专业的教材或参考书,也可为从事数据处理的科学工作者、技术人员提供参考。

编辑推荐

现代数据分析中,数据挖掘技术是其中一种重要的数据分析方法,可以说数据挖掘技术在各个领域的数据分析中都有应用。尤其在科学研究、未来预测等领域,数据挖掘技术是一种最常用的数据分析方法。人类社会的发展史,其实就是一部人类与自然灾难不断进行抗争的历史。在信息技术的加持下,我们对大多数自然灾害进行了数字化监测,如地震监测、滑坡和泥石流的监测、海啸监测、火山监测等,获取了大量关于自然灾害的信息资料。利用数据挖掘技术我们已经积累了大量的观测数据,有关学者和工程技术人员已经开始利用数据挖掘技术处理数据,并取得了若干成果,为防灾减灾救灾事业做出了巨大贡献。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2022-07-01
  • 作者:李忠,李姗姗,张伟
  • 更新: 2023-12-05
  • 书号:9787512147201
  • 中图:o151.2
  • 学科:
    理学
    数学

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