数据挖掘算法及其应用研究

数据挖掘是一个融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法等新技术的多学科交叉的研究领域。今天，越来越多的人们投入到数据挖掘技术的研究领域，各种算法的不断改进和推陈出新，再加上高性能的关系数据库技术以及数据仓库技术的成熟，使得数据挖掘技术有了飞速的发展，并使数据挖掘技术进入了实用的阶段。 本书结合大量国内外最近几年数据挖掘的最新资料和作者的研究成果，系统地介绍了数据挖掘算法以及相关的技术及其在各种行业中的应用。本书共分2个部分，第1个部分介绍数据挖掘算法，包括决策树算法、贝叶斯网络算法、人工神经网络、支持向量机、关联规则、聚类分析、遗传算法以及统计分析方法等。第2个部分主要讨论数据挖掘的应用问题，包括在决策支持系统中应用，银行信用评估模型中的应用以及客户流失预测中的应用等问题。本书的读者可以是对数据挖掘感兴趣的计算机专业人士，可供数据挖掘、及其职能、商业数据分析等领域的科技人员和高校师生参考。