中国科学院大学 计算机与控制学院

本课程为计算机专业研究生课程，主要介绍数据挖掘技术的起源、原理、主要算法。课程包含的主要议题包括：数据挖掘的重要性、特点、应用领域、数据仓库、关联规则、分类、预测、聚类等。本课程采用全英文教学，并将注重理论与实践相结合，使计算机专业研究生掌握数据挖掘的概念的同时，学会在工作中应用之，进而在科研中更好地利用和改进相关模型。

Chapter 1: Introduction
Motivation, major issues, major applications, characteristics
Chapter 2: Data warehouse
Model, architecture, operations
Chapter 3: Data pre-processing
Data cleaning, data transformation, data reduction 
Chapter 4: Association Rules
Apriori, single-pass frequent itemset mining, FP-Growth
Chapter 5: Classification
Decision tree, Bayesian Classifier, Classification by backpropagation, KNN classifier, statistical prediction models
Chapter 6: Clustering
Partitioning methods, hierarchical methods, density-based methods, grid-based methods