本书作为教育部普通高等教育“十一五”国家级规划教材，是对2003年版教材的全面修订。本次修订更强调理论和实践相结合，并把最新的数据挖掘理论和技术纳入其中。

全书贯穿两条主线：一条是从算法理论、技术标准到产品开发，另一条是从数据预处理、算法、模型评估到可视化技术。

本书可用做计算机专业、信息类专业、管理类专业本科及研究生的相关课程教材和教学参考书，也可供有关人员学习参考。教师在教学过程中可根据学时数、专业特点、课程性质等对教学内容做适当取舍。

本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。全书共12章，第1章详尽地阐述了数据挖掘与知识发现领域中的一些基本理论、研究方法和技术标准，简单介绍了相关产品和工具，讨论了KDD与数据挖掘的概念、数据挖掘对象、知识发现过程、研究方法以及相关的研究领域和应用范围。第2章～第9章详细地介绍了关联规则、聚类分析、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机、粗糙集、模糊集等数据挖掘模型与算法。第10章讨论了模型选择与模型评估方法。第11章和第12章简单介绍了数据预处理方法和数据挖掘技术标准、数据挖掘可视化技术和数据挖掘工具开发方法，并简单介绍了数据挖掘产品和工具。

本书可以作为计算机专业、信息类专业、管理类专业高年级本科生及研究生的教材或参考书，也可供有关人员学习参考。

第1章 绪论

第2章 关联规则

第3章 聚类分析

第4章 决策树

第5章 贝叶斯网络

第6章 人工神经网络

第7章 支持向量机

第8章 粗糙集

第9章 模糊集

第10章 模型选择与模型评估

第11章 数据处理与可视化技术

第12章 数据挖掘工具与产品

附录 中英文术语对照

参考文献