干货课件，值得拥有，8个章节信息如下：
（1）数据挖掘概述
（2）数据预处理
（3）数据挖掘算法－分类与预测
（4）数据挖掘算法－聚类
（5）数据挖掘算法－关联分析
（6）序列模式挖掘
（7）数据挖掘软件
（8）数据挖掘应用
最后含一个示例：加热炉生产质量数据挖掘
挖掘步骤如下：
（1）样本抽取：
每加热一炉钢锭的生产历史数据记录为一组样本。
（2）数据挖掘步骤：
数据清洗：去除野值、数据平滑（移动平均）
模式抽取：所有样本各抽取10个特征模式
若用于质量预测：
主元分析：去除次要特征模式；
分类分析：建立质量分类模型（决策树）；
若用于质量分析：
主元分析：去除次要特征模式；
相关分析：计算主要特征模式与钢锭内裂之间的相关度；
结果验证：用测试样本集对挖掘结果进行测试
结果输出：输出质量分类决策树或质量相关分析结果。
2021-08-13 09:15:31
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