序号

教学内容

理论课时

上机课时

1

数据挖掘和SPSS Modeler概述

2

2

2

数据挖掘的知识形式与算法分类

2

2

3

IBM SPSS Modeler数据的读入与数据集成

2

2

4

IBM SPSS Modeler变量的管理与样本管理

2

2

5

挖掘预处理：数据清理

2

2

6

决策树ID3.0算法

2

2

7

决策树C4.5与CART算法

2

2

8

BP人工神经网络

2

2

9

径向基函数网络

2

2

10

支持向量机

2

2

11

贝叶斯网络

2

2

12

马尔科夫毯网络

2

2

13

K-Means聚类

2

2

14

Knn聚类

2

2

15

两步聚类

2

2

总计

60