21.3.6 步骤6：考虑在节点2处分裂 292
21.3.7 步骤7：处理下一组记录 292
21.3.8 H-Tree算法概述 293
21.4 分裂属性：使用信息增益 295
21.5 分裂属性：使用Hoeffding边界 297
21.6 H-Tree算法：*终版本 300
21.7 使用不断进化的H-Tree进行预测 302
21.8 实验：H-Tree与TDIDT 304
21.8.1 lens24数据集 304
21.8.2 vote数据集 306
21.9 本章小结 307
21.10 自我评估练习 307
第 22 章 分类流数据II：时间相关数据 309
22.1 平稳数据与时间相关数据 309
22.2 H-Tree算法总结 311
22.2.1 currentAtts数组 312
22.2.2 splitAtt数组 312
22.2.3 hitcount数组 312
22.2.4 classtotals数组 312
22.2.5 acvCounts数组 313
22.2.6 branch数组 313
22.2.7 H-Tree算法的伪代码 313
22.3 从H-Tree到CDH-Tree：概述 315
22.4 从H-Tree转换到CDH-Tree：递增计数 315
22.5 滑动窗口法 316
22.6 在节点处重新分裂 320
22.7 识别可疑节点 320
22.8 创建备用节点 322
22.9 成长/遗忘备用节点及其后代 325
22.10 用备用节点替换一个内部节点 327
22.11 实验：跟踪概念漂移 333
22.11.1 lens24数据：替代模式 335
22.11.2 引入概念漂移 335
22.11.3 使用交替lens24数据的实验 336
22.11.4 关于实验的评论 343
22.12 本章小结 343
22.13 自我评估练习 343
附录 A 基本数学知识 345
附录 B 数据集 357
附录 C 更多信息来源 371
附录 D 词汇表和符号 373
附录 E 自我评估练习题答案 391
参考文献 419

国外计算机科学经典教材数据挖掘原理(第3版)/(英)麦克斯.布拉默 作者简介

Max Bramer是英国朴次茅斯大学信息技术系荣誉教授、IFIP副主席、英国计算机学会AI专家组主席。
　　自从 “数据挖掘”“数据库中的知识发现”“大数据”和“预测分析”等技术兴起以来，Max积极参与了多个数据挖掘项目，尤其是与数据自动分类相关的项目。 Max发表了大量技术文章，曾撰写Research and Development in Intelligent Systems等著作。Max具有多年的本科和研究生教学经验。

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