数据挖掘和知识发现是一个涉及多学科的研究领域。数据库技术、人工智能、机器学 习、统计学、粗糙集、模糊集、神经网络、模式识别、知识库系统、高性能计算、数据可 视化等均与数据挖掘相关。本书全面系统地介绍了数据挖掘和知识发现领域的基本原理和 研究方法，可以作为计算机科学与技术专业和信息科学方向高年级本科生和研究生的教材 或参考书。第一章介绍了KDD与数据挖掘的概念、对象、过程、方法、相关领域和应用范 围；第二章介绍了数据预处理和数据仓库技术，包括数据清理、数据约简、数据概念等级 化分、多维数据模型等内容；第三章介绍粗糙集；第四章介绍模糊集；第五章介绍聚类分 析，包括划分、层次、密度、网格、模型方法