8.4.3 设置minIntervals和maxIntervals 95
8.4.4 ChiMerge算法：总结 96
8.4.5 对ChiMerge算法的评述 96
8.5 比较树归纳法的全局离散化和局部离散化 97
8.6 本章小结 98
8.7 自我评估练习 98
第 9 章 避免决策树的过度拟合 99
9.1 处理训练集中的冲突 99
9.2 关于过度拟合数据的更多规则 103
9.3 预剪枝决策树 104
9.4 后剪枝决策树 106
9.5 本章小结 111
9.6 自我评估练习 111
第 10 章 关于熵的更多信息 113
10.1 简介 113
10.2 使用位的编码信息 116
10.3 区分值 117
10.4 对“非等可能”的值进行编码 118
10.5 训练集的熵 121
10.6 信息增益必须为正数或零 122
10.7 使用信息增益来简化分类任务的特征 123
10.7.1 示例1：genetics数据集 124
10.7.2 示例2：bcst96数据集 126
10.8 本章小结 128
10.9 自我评估练习 128
第 11 章 归纳分类的模块化规则 129
11.1 规则后剪枝 129
11.2 冲突解决 130
11.3 决策树的问题 133
11.4 Prism算法 135
11.4.1 基本Prism算法的变化 141
11.4.2 将Prism算法与TDIDT算法进行比较 142
11.5 本章小结 143
11.6 自我评估练习 143
第 12 章 度量分类器的性能 145
12.1 真假正例和真假负例 146
12.2 性能度量 147
12.3 真假正例率与预测精度 150
12.4 ROC图 151
12.5 ROC曲线 153
12.6 寻找*佳分类器 153
12.7 本章小结 155
12.8 自我评估练习 155
第 13 章 处理大量数据 157
13.1 简介 157
13.2 将数据分发到多个处理器 159
13.3 案例研究：PMCRI 161
13.4 评估分布式系统PMCRI的有效性 163
13.5 逐步修改分类器 167
13.6 本章小结 171
13.7 自我评估练习 171
第 14 章 集成分类 173
14.1 简介 173
14.2 估计分类器的性能 175
14.3 为每个分类器选择不同的训练集 176
14.4 为每个分类器选择一组不同的属性 177
14.5 组合分类：替代投票系统 177
14.6 并行集成分类器 180
14.7 本章小结 181
14.8 自我评估练习 181
第 15 章 比较分类器 183
15.1 简介 183
15.2 配对t检验 184
15.3 为比较评估选择数据集 189
15.4 抽样 191
15.5 “无显著差异”的结果有多糟糕? 193
15.6 本章小结 194
15.7 自我评估练习 194
第 16 章 关联规则挖掘I 195
16.1 简介 195
16.2 规则兴趣度的衡量标准 196
16.2.1 Piatetsky-Shapiro标准和RI度量 198
16.2.2 规则兴趣度度量应用于chess数据集 200
16.2.3 使用规则兴趣度度量来解决冲突 201
16.3 关联规则挖掘任务 202
16.4 找到*佳N条规则 202
16.4.1 J-Measure：度量规则的信息内容 203
16.4.2 搜索策略 204
16.5 本章小结 207
16.6 自我评估练习 207
第 17 章 关联规则挖掘II 209
17.1 简介 209
17.2 事务和项目集 209
17.3 对项目集的支持 211
17.4 关联规则 211
17.5 生成关联规则 213
17.6 Apriori 214
17.7 生成支持项目集：一个示例 217
17.8 为支持项目集生成规则 219
17.9 规则兴趣度度量：提升度和杠杆率 220
17.10 本章小结 222
17.11 自我评估练习 222
第 18 章 关联规则挖掘III：频繁模式树 225
18.1 简介：FP-growth 225
18.2 构造FP-tree 227
18.2.1 预处理事务数据库 227
18.2.2 初始化 229
18.2.3 处理事务1：f, c, a, m, p 230
18.2.4 处理事务2：f, c, a, b, m 231
18.2.5 处理事务3：f, b 235
18.2.6 处理事务4：c, b, p 236
18.2.7 处理事务5：f, c, a, m, p 236
18.3 从FP-tree中查找频繁项目集 238
18.3.1 以项目p结尾的项目集 240
18.3.2 以项目m结尾的项目集 248
18.4 本章小结 254
18.5 自我评估练习 254
第 19 章 聚类 255
19.1 简介 255
19.2 k-means聚类 257
19.2.1 示例 258
19.2.2 找到*佳簇集 262
19.3 凝聚式层次聚类 263
19.3.1 记录簇间距离 265
19.3.2 终止聚类过程 268
19.4 本章小结 268
19.5 自我评估练习 268
第 20 章 文本挖掘 269
20.1 多重分类 269
20.2 表示数据挖掘的文本文档 270
20.3 停用词和词干 271
20.4 使用信息增益来减少特征 272
20.5 表示文本文档：构建向量空间模型 272
20.6 规范权重 273
20.7 测量两个向量之间的距离 274
20.8 度量文本分类器的性能 275
20.9 超文本分类 275
20.9.1 对网页进行分类 276
20.9.2 超文本分类与文本分类 277
20.10 本章小结 279
20.11 自我评估练习 280
第 21 章 分类流数据 281
21.1 简介 281
21.2 构建H-Tree：更新数组 283
21.2.1 currentAtts数组 284
21.2.2 splitAtt数组 284
21.2.3 将记录排序到适当的叶节点 284
21.2.4 hitcount数组 285
21.2.5 classtotals数组 285
21.2.6 acvCounts阵列 285
21.2.7 branch数组 286
21.3 构建H-Tree：详细示例 287
21.3.1 步骤1：初始化根节点0 287
21.3.2 步骤2：开始读取记录 287
21.3.3 步骤3：考虑在节点0处分裂 288
21.3.4 步骤4：在根节点上拆分并初始化新的叶节点 289
21.3.5 步骤5：处理下一组记录 290

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