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　　1、数据发掘教学纲要1. 纲要文本一. 课程内容数据发掘是从数据会集辨认出有用的、新颖的、潜在有用的，以及终究可理解 的方式的非普通进程。常识发现将信息变为常识，从数据矿山中找到蕴藏的常识金 块，将为常识立异和常识经济的开展作出奉献。本课程全面而又体系地介绍了常识发现的办法和技能，反映了当时常识发现研讨的最新效果。二. 课外作业以教材中每章所附的习题为主三. 试验试验一 相关规矩算法（Apriori算法）内容：运用相关规矩算法，发掘相关常识。意图：了解相关规矩、频频集、置信度、支撑度的概念。试验二 分类算法（C4.5算法、ID3算法）内容：程序完结C4.5或ID3算法意图：了解信息痼的概念，把握算

　　2、法的根本规划结构。试验三聚类（K-means）内容：程序完结K-means算法。意图：了解间隔、类似度等概念，把握聚类算法的运用试验四神经网络分类（感知器算法）内容：运用MatLab完结多分类意图： 把握神经网络的根本原理，了解神经网络的运用试验五遗传算法的优化（SGA算法）内容：运用计遗传算法处理杂乱函数的最优解问题。意图：开始把握遗传算法的概念试验要求：以上试验，依据状况尽可能多的完结，至少挑选23个试验完结。四. 首要参考书史忠植著，常识发现清华大学出版社2002.1各个学术刊物上的最新论文。2. 纲要阐明一.课程的意图和使命面临日益巨大的数据资源，人们迫切需求强有力的东西

　　3、来“发掘”其间的有用 信息，数据发掘便是针对这一需求而开展起来的一门聚集计算学、机器学习、数据 库、人工智能等学科内容的新式的交叉学科，本课程深入探讨数据发掘原理，把信 息科学、核算科学和计算学对数据发掘的奉献交融在一起，培育核算机专业高年级本科学生具有开始的科研才能和发明才能。二. 本课程的要求经过本课程的学习，要求学生开始把握数据发掘的重要概念和使命、数据发掘 中的常用算法（决议计划树、相关规矩、典范推理、含糊聚类法、粗糙集、贝叶斯网络、 支撑向量机、隐马尔科夫模型、进化和遗传算法、 神经网络），以及数据发掘当时的研讨意向。三. 本课程与其它课程的联络本课程的是核算机专业的一门专业课程。学生在

　　4、学习本课程之前应当具有高等数学、线性代数、概率计算、程序规划言语、数据库原理等方面的预 备常识。四. 各章首要解说内容第1章序言1.1常识1.2常识发现1.3常识发现的使命1.4常识发现的办法1.5常识发现的目标1.5.1数据库1.6常识发现与立异第2章决议计划树2.1概括学习2.2决议计划树学习2.3 CLS学习算法2.4 ID3学习算法2.5决议计划树的改善算法2.6决议计划树的点评2.7简化决议计划树2.8接连型特点离散化2.9根据偏置改换的决议计划树学习算法BSDT2.10概括学习中的问题第3章相关规矩3.1相关规矩发掘概述3.2广义含糊相关规矩的发掘3.3发掘相关规矩的数组办法3.4恣意多表间相关规矩的并行

　　5、发掘3.5根据分布式体系的相关规矩发掘算法3.6词性标示规矩的发掘算法与运用第4章根据典范的推理4.1概述4.2进程模型4.3典范的表明4.4典范的索引4.5典范的检索4.6类似性联络4.7典范的复用4.8典范的保存4.9根据例示的学习4.10典范工程4.11典范约简算法第5章含糊聚类5.1概述5.2传递闭包法5.3 FCMBP聚类法5.4体系聚类法5.5 C均值聚类法5.6聚类有用性5.7聚类办法的比较第6章粗糙集6.1概述6.2常识的约简6.3决议计划逻辑6.4决议计划表的约简6.5粗糙集的扩展模型6.6粗糙集的试验体系6.7粗糙集的展望第7章贝叶斯网络7.1概述7.2贝叶斯概率根底7.3贝叶斯学

　　6、习理论7.4简略贝叶斯学习模型7.5贝叶斯网络的制作7.6贝叶斯潜在语义模型7.7半监督文本发掘算法第8章支撑向量机8.1计算学习问题8.2学习进程的一致性8.3结构危险最小概括原理8.4支撑向量机8.5核函数8.6根据分类超曲面的海量数据分类办法第9章隐马尔科夫模型9.1马尔科夫进程9.2隐马尔科夫模型9.3似然概率和前反向算法9.4学习算法9.5根据状况驻留时刻的分段概率模型第10章神经网络10.1概述10.2人工神经元及感知机模型10.3前向神经网络10.4径向基函数神经网络10.5反应神经网络10.6随机神经网络10.7自组织特征映射神经网络第11章进化和遗传算法11.1概述11.2基

　　7、本遗传算法11.3遗传算法的数学理论11.4遗传算法的根本完结技能11.5遗传算法的高档完结技能11.6并行遗传算法11.7遗传算法运用第12章常识发现渠道MSMiner12.1概述12.2数据仓库12.3 MSMiner的体系结构12.4元数据办理12.5数据仓库办理器12.6算法库办理12.7数据发掘使命规划12.8联络数据库常识发现查询言语KDSQI第13章Web常识发现13.1概述13.2 Web常识发现的使命13.3 Web常识发现办法13.4模型质量点评13.5文本剖析功用13.6文本特征的提取13.7根据文本发掘的汉语词性主动标示研讨13.8文本分类13.9文本聚类13.10文本

　　8、摘要13.11用户爱好发掘第14章生物信息常识发现14.1概述14.2基因的根本结构14.3生物信息数据库与查询14.4序列比对14.5核酸与蛋白质结构和功用的猜测剖析14.6基因组序列信息剖析14.7功用基因组相关信息剖析14.8 Internet资源和公共数据库五. 试验要求认真完结每个试验，并写出试验报告六. 学时分配表本课程纲要适用于核算机科学与技能专业，总学时为48学时第1章序言2学时第2章决议计划树4学时第3章相关规矩4学时第4章根据典范的推理4学时第5章含糊聚类4学时第6章粗糙集2学时第7章贝叶斯网络4学时第8章支撑向量机2学时第9章隐马尔科夫模型2学时第10章神经网络4学时第11章进化和遗传算法4学时第12章常识发现渠道 MSMiner2学时第13章Web常识发现2学时第14章生物信息常识发现2学时试验课6学时

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