10.2.1　生成合成数据集 781
10.2.2　随机化类标 782
10.2.3　实例重采样 782
10.2.4　对检验统计量的分布建模 783
10.3　分类问题的统计检验 783
10.3.1　评估分类性能 783
10.3.2　以多重假设检 验处理二分类问题 785
10.3.3　模型选择中的多重假设检验 786
10.4　关联分析的统计检验 787
10.4.1　使用统计模型 788
10.4.2　使用随机化方法 794
10.5　聚类分析的统计检验 795
10.5.1　为内部指标生成零分布 796
10.5.2　为外部指标生成零分布 798
10.5.3　富集 798
10.6　异常检测的统计检验 800
10.7　文献注释 803
10.8　习题 808



Contents
1 Introduction 1
1.1 What Is Data Mining? 4
1.2 Motivating Challenges 5
1.3 The Origins of Data Mining 7
1.4 Data Mining Tasks 9
1.5 Scope and Organization of the Book 13
1.6 Bibliographic Notes 15
1.7 Exercises 21
2 Data 23
2.1 Types of Data 26
2.1.1 Attributes and Measurement 27
2.1.2 Types of Data Sets 34
2.2 Data Quality 42
2.2.1 Measurement and Data Collection Issues 42
2.2.2 Issues Related to Applications 49
2.3 Data Preprocessing 50
2.3.1 Aggregation 51
2.3.2 Sampling 52
2.3.3 Dimensionality Reduction 56

经典原版书库数据挖掘导论(英文版.原书第2版)/[美]陈封能 作者简介

陈封能（Pang-Ning Tan） 密歇根州立大学计算机科学与工程系教授，主要研究方向是数据挖掘、数据库系统、网络空间安全、网络分析等。

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