数据挖掘

数据挖掘技术与工程实践是深入学习数据挖掘技术并进行工程实践的必读之作，由资深数据挖掘技术专家庄映辉和李堃编著。本书内容的跨度较大，涵盖的内容比较广泛，既有对数据挖掘概念的探讨，也有对数据挖掘技术和原理的介绍，还有对数据挖掘应用实践的体会和总结。

数据挖掘十大算法是一本数据挖掘领域的著作，由美国数据挖掘专家吴信东和库玛尔编著。本书详细介绍了在实际中用途影响十种数据挖掘算法，包括C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes和CART十个算法。

数据挖掘:概念模型方法和算法(第2版)是一本数据挖掘原理讲解书籍，由[美]坎塔尔季奇Mehmed Kantardzic著，王晓海，吴志刚共同翻译。全书讲解了DBSCAN、BIRCH和分布式DBSCAN的聚类算法，介绍了贝叶斯网络，并讨论了图形中的Betweeness和Centrality参数测量算法。