醫(yī)學數據挖掘（SQL Server2005案例分析）

定　價：￥18.00

作　者：	周怡，等編
出版社：	中國鐵道出版社
叢編項：	全國高等醫(yī)藥類院校計算機規(guī)劃教材
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787113087999	出版時間：	2008-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	146	字數：

內容簡介

　　《全國高等醫(yī)藥類院校計算機規(guī)劃教材：醫(yī)學數據挖掘（SQL Server2005案例分析）》是一本很值得一讀的醫(yī)學案例數據挖掘教材，較全面地介紹了醫(yī)學數據挖掘的基本任務、方法及數據挖掘技術及基于SQL Server 2005的醫(yī)學實踐。全書共7章，內容涵蓋核心的數據挖掘技術，包括：決策樹算法、回歸與時序算法、人工神經網絡、關聯(lián)規(guī)則和聚類分析。此外，還提供了醫(yī)學數據挖掘的最佳實踐方法論，介紹了SQL Server 2005中數據挖掘的功能，并且對這些功能結合醫(yī)學實例作了較為詳細的講述。在附錄中還提供了SQL Server 2005的安裝方法。通過學習《全國高等醫(yī)藥類院校計算機規(guī)劃教材：醫(yī)學數據挖掘（SQL Server2005案例分析）》，讀者能理解數據挖掘的重要性并學會如何實踐數據挖掘。

作者簡介

暫缺《醫(yī)學數據挖掘（SQL Server2005案例分析）》作者簡介

圖書目錄

第1章醫(yī)學數據挖掘概述
1.1 數據挖掘概念
1.1.1 數據挖掘的產生
1.1.2 數據挖掘的定義
1.2 數據挖掘的任務
1.3 數據挖掘技術
1.4 數據挖掘工具——SQL Server 2005
1.5數據挖掘技術在醫(yī)學領域中的應用特點、現狀及展望
本章小結
習題
第2章數據挖掘方法和最佳實踐
2.1 為什么需要方法論
2.1.1 獲取不真實的知識
2.1.2 獲取真實但無用的知識
2.2 假設測試
2.3 數據挖掘的方法
本章小結
習題
第3章決策樹
3.1 決策樹的概念
3.2 決策樹算法的基本原理
3.2.1 ID3算法
3.2.2 ID3算法的特點和面臨的問題
3.2.3 樹枝修剪
3.2.4 其他決策樹算法
3.3 利用Microsoft SQL Server 2005實踐決策樹算法
3.3.1 案例背景
3.3.2 Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services操作步驟
本章小結
習題
第4章回歸與時序算法
4.1 算法介紹
4.2 回歸分析
4.2.1 一元線性回歸分析
4.2.2 多元線性回歸分析
4.2.3 非線性回歸分析
4.3 時間序列分析
4.3.1 確定性時間序列分析方法
4.3.2 隨機時間序列分析
4.4 利用Microsoft SQL Server 2005實踐回歸與時序分析
4.4.1 案例背景
4.4.2 Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services操作步驟
本章小結
習題
第5章人工神經網絡
5.1 人工神經網絡簡介
5.2 人工神經網絡建?；A
5.2.1 生物神經網絡
5.2.2 人工神經元
5.2.3 M.P模型
5.2.4 人工神經網絡分類
5.2.5 人工神經網絡的學習
5.3 感知器神經網絡
5.3.1 單層感知器
5.3.2 多層感知器
5.3.3 誤差反傳（BP）算法
5.4 利用Microsoft SQL Servet 2005實踐神經網絡算法
5.4.1 案例背景
5.4.2 Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services操作步驟
本章小結
習題
第6章關聯(lián)規(guī)則
6.1 關聯(lián)規(guī)則概述
6.2 關聯(lián)規(guī)則算法
6.2.1 單維布爾關聯(lián)規(guī)則挖掘
6.2.2 多層關聯(lián)規(guī)則挖掘
6.2.3 多維關聯(lián)規(guī)則挖掘
6.3 利用Microsoft SQL Server 2005實踐關聯(lián)規(guī)則算法
6.3.1 案例背景
6.3.2 Microsoft SQL Server 2005 Analysis Setvices操作步驟
本章小結
習顥
第7章聚類分析
7.1 聚類分析相關概念及其分類
7.1.1 相似性測量
7.1.2 聚類分析算法簡介
7.2 k-Means算法
7.3 EM算法
7.4 利用Microsoft SQL Serlver 2005實踐聚類分析算法
7.4.1 案例背景
7.4.2 Microsoft SQL Server 2005 Analysis Setvices操作步驟
本章小結
習題
附錄A SQL Server 2005數據庫的安裝
附錄B 數據挖掘模擬試題（一）
附錄C 數據挖掘模擬試題（二）
參考文獻