精选优质文档-倾情为你奉上数据挖掘教学大纲1大纲文本一 课程内容数据挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。 本课程全面而又系统地介绍了知识发现的方法和技术，反映了当前知识发现研究的最新成果。二 课外作业以教材中每章所附的习题为主三 实验实验一 关联规则算法(Apriori算法)内容：利用关联规则算法，挖掘关联知识。目的：了解关联规则、频繁集、置信度、支持度的概念。实验二 分类算法(C4.5算法、ID3算法)内容： 程序实现C4.5或ID3算法目的：了解信息熵的概念，掌握算法的基本设计框架。实验三 聚类（K-means）内容： 程序实现K-means算法。目的： 了解距离、相似度等概念，掌握聚类算法的应用实验四 神经网络分类（感知器算法）内容： 使用MatLab实现多分类目的： 掌握神经网络的基本原理，熟悉神经网络的应用实验五 遗传算法的优化
