本書針對(duì)數(shù)據(jù)的海量性、復(fù)雜性、高維性、模糊性和不完整性，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了基于密度和自適應(yīng)密度可達(dá)聚類算法、基于簇特征的動(dòng)態(tài)增量聚類算法、并行聚類算法、基于密度加權(quán)的模糊聚類算法、高唯復(fù)雜數(shù)據(jù)聚類算法、基于數(shù)據(jù)場(chǎng)的聚類算法、基于距離的量化關(guān)聯(lián)規(guī)則和基于數(shù)據(jù)場(chǎng)的量化關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，給出了在礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)、遙感圖像分類、礦業(yè)經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用例證。全書共分11章，主要內(nèi)容包括：緒論，基于密度和密度可達(dá)聚類分析，基于簇特征的動(dòng)態(tài)增量聚類分析，并行聚類分析，基于密度加權(quán)的模糊聚類分析，高唯復(fù)雜數(shù)據(jù)聚類分析，基于數(shù)據(jù)場(chǎng)的聚類分析，基于距離的量化關(guān)聯(lián)規(guī)則，基于數(shù)據(jù)場(chǎng)的量化關(guān)聯(lián)規(guī)則，數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可視化和數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用。
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