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文档简介

数据挖掘教学大纲课程概述数据挖掘是综合了机器学习、统计和数据库的一门现代计算机技术，旨在发现海量数据中的模型与模式，具有巨大的应用前景。在很多重要的领域，数据挖掘都发挥着积极的作用。因此这门课程是计算机专业及相关专业的重要课程之-。通过本课程的学习，可以使学生们了解数据挖掘技术的整体概貌；掌握数据挖掘的基本概念；了解数据挖掘技术的主要应用及当前的研究热点问题和发展方向；熟悉数据挖掘的定义和功能以及实现数据挖掘的主要步骤和具体实现方法；掌握数据挖掘常用算法的原理和技术方法。本课程由青岛大学数据科学与软件工程学院经验丰富的青年教师团队主讲，所有主讲教师均在大数据领域工作多年，积累了丰硕的教学与科研成果。通过该课程的学习，学生能够实现简单的数据挖掘算法编程，了解实现数据挖掘的具体操作，也为继续深造大数据科学与技术打下坚实的基础。授课目标通过本课程的学习，可以使学生们了解数据挖掘技术的整体概貌；掌握数据挖掘的基本概念；了解数据挖掘技术的主要应用及当前的研究热点问题和发展方向；熟悉数据挖掘的定义和功能以及实现数据挖掘的主要步骤和具体实现方法；掌握数据挖掘常用算法的原理和技术方法。课程大纲01大数据与数据挖掘了解什么是大数据，大数据的特征、应用场景和相关技术，以及大数据和数据挖掘的关系。课时1.1大数据的产生1.2什么是大数据1.3大数据的特征大数据的应用场景1.5大数据相关技术1.6大数据与数据挖掘的关系02数据预处理了解数据预处理的目的，掌握数据预处理的方法。课时数据预处理的目的数据清理数据集成和数据转换数据归约数据的离散化和概念分层2.6特征选择与提取03聚类分析了解聚类分析，掌握经典的聚类算法。课时基本概念K-means算法3.3K-means算法的改进K-中心点算法--PAM算法层次聚类算法BIRCH算法密度聚类算法04分类分析了解分类分析，掌握经典的分类算法。课时基本概念KNN算法决策树分类方法ID3及其改进算法C4.5算法朴素贝叶斯分类器规则归纳算法规则归纳算法实例05关联规则挖掘了解关联规则分析，掌握经典的关联规则挖掘算法。课时基本概念Apriori算法强关联规则的生成及综合实例Apriori算法的改进Close算法FP-Growth算法—建树过程FP-Growth算法—生成频繁项集06序列模式挖掘了解序列模式分析，掌握经典的序列模式挖掘算法。课时基本概念AprioriAll算法AprioriSome算法GSP算法PrefixSpan算法07数据挖掘应用及展望了解数据挖掘的应用场景以及此技术今后的发展方向。课时7.1数据挖掘的应用数据挖掘技术展望预备知识高等数学、程序设计语言、数据库原理、数据结构与算法参考资料李爱国，厍向阳编著，数据挖掘原理、算法及应用，西安电子科技大学出版社，2012年。邵峰晶、于忠清、王

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