【編著者】
豊田秀樹 (2008年12月)
データマイニング入門
東京図書
【執筆者】
中村健太郎，川端一光，福中公輔，岩間徳兼，
久保沙織，鈴川由美，竹下恵，池原一哉
本書は，以前にブルーバックスより刊行されていた「金鉱を掘り当てる統計学」という，
学部生を対象としたデータマイニング手法の入門書を大幅に加筆，修正した内容になっています．
本書で紹介している手法は「ニューラルネット」「決定木」「自己組織化マップ」「連関規則」
「クラスター分析」など基本的なものから，近年特に注目を集めるようになった「サポートベクタ
ーマシン」「ベイジアンネットワーク」「潜在意味解析」まで主要な手法を網羅してあります．
本書は主要な手法を丁寧にわかりやすく記すことで，データマイニングがますます有効に利用される
ことを願って編まれたものです．また本書の最大の特徴は，決して理論に偏ることなく，実際のデータ
解析やレポート・論文作成のために使えるよう，なじみやすいデータを適用例として紹介し，分析して
いることです．このとき作成したプログラムは東京図書のホームページからダウンロードできる
ようにもなっております．もしよろしければご利用ください．
目次
第1章 データマイニングとは
第2章 ニューラルネット
第3章 人工知能エンジンと決定木
第4章 自己組織化マップ
第5章 連関規則
第6章 クラスター分析
第7章 ベイジアンネットワーク
第8章 サポートベクターマシン
第9章 潜在意味解析