本书全面阐述了现代数据分析与推理的基本理论和方法、实现技术和应用，分别从数据的约简、分类、聚类、拟合、寻优、预测以及小概率数据挖掘等方面做了较详尽的论述，内容的表达既简明扼要，立足于现实，又能涵盖本学科的要点，并反映了数据分析的最新发展。

本书全面阐述了现代数据分析的基本理论和方法、实现技术和应用，内容反映了数据分析的最新发展。

本书共分8章，分别从数据的约简、分类、聚类、拟合、寻优、预测以及小概率数据挖掘等方面做了较详尽的论述，试图构建数据分析的一个新平台，以帮助读者掌握更高层次的数据分析技术，来解决更为复杂的实际问题。

本书可作为高等学校信息科学、计算机技术、控制工程及管理科学等相关专业的高年级大学生、研究生的参考教材，也适合于广大科技工作者学习与参考。

前言

第1章 粗糙集与数据约简

第2章 支持向量机与数据分析

第3章 模糊划分与数据聚类

第4章 神经计算与数据拟合

第5章 遗传算法与数据寻优

第6章 时间序列分析与数据推测

第7章 现代数据分析的融合与协作技术

第8章 异常数据挖掘

结束语