教你如何用R进行数据挖掘R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作,可视化和
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2023-06-20 13:09:39
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前言数据挖掘自产生以来就是以分析数据、理解数据的实际需求为推动力的，其研究发展也逐步渗透到工业、农业、医疗卫生和商业的实际需求当中。R语言是在S语言的基础上逐步衍生出来的致力于数据统计分析与制图的语言。目前开源软件R也成为了世界上最流行的数据分析和处理工具之一，在学术研究和商业应用中都得到了广大数据分析者的青睐。本书不是一本入门指导书，没有详细介绍数据挖掘技术的概念和理论，也没有介绍
R语言数据挖掘实战系列（2）二、R语言简介R语言是一种为统计计算和图形显示而设计的语言环境，具有免费、多平台支持，同时可以从各种类型的数据源中导入数据，具有较高的开放性以及高水准的制图功能。R是一个体系庞大的应用软件，主要包括核心的R标准包和各专业领域的其他包。R在数据分析、数据挖掘领域具有特别优势。R安装R可在其主页（https://www.r-project.org/）上获得，根据所选择的平台
要点：1）数据可视化：直方图hist()、QQ图qq.plot()、箱图boxplot()、二维箱图bwplot()2）空值处理：查找complete.cases()、空值删除na.omit()、均值/中位值填充mean()/median()3）多元回归：lm()4）回归树：rpart()5）模型选择/交叉验证：6）模型预测：1、问题描述监测和早期预测有害海藻开花对提升河流水质有很大作用。我们希望
数据挖掘150道笔试题
单选题
1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)
A. 关联规则发现
B. 聚类
C. 分类
D. 自然语言处理
2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)
(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多
R软件R是免费的R是一个全面的统计研究平台，提供了各式各样的数据分析技术R拥有顶尖的绘图功能数据分析什么是数据数据是对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合为什么要做数据分析？通过数据分析的结果来指导决策数据分析的过程数据采集→数据存储→数据分析→数据挖掘→数据可视化→进行决策数据采集采集的数据称为原数据，以文件形式存储数据数
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2023-06-16 18:51:45
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Precision 和 Recall 是常考的知识点，就其区别做一个详细总结1. Precision 中文翻译 “精确率”，“查准率”。 “查准率”这个名字更能反应其特性，就是该指标关注准确性。 计算公式如下：这里TP，FP的概念来自统计学中的混淆矩阵，TP指 “预测为正（Positive）, 预测正确（True）” (可以这里记忆：第一位表示该预测是否正确，第二位表示该预测结
介绍一、实验说明1. 环境登录无需密码自动登录，系统用户名shiyanlou，密码shiyanlou2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境，实验中会用到程序：1. LX终端（LXTerminal）: Linux命令行终端，打开后会进入Bash环境，可以使用Linux命令2. GVim：非常好用的编辑器，最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入‘R’即可进
关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资 随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛 应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息
1、首先说一下KDD模型的概念知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database）是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。数据挖掘的概念，数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是KDD中的一个步骤。数据
第1章使用R内置数据进行数据处理本书主要介绍在R语言平台上实现数据挖掘的方法和步骤。因为R是一种开源工具，所以对各层次的学习者而言，学习使用R语言进行数据挖掘都会很有意思。本书的设计宗旨是，读者可以从数据管理技术着手，从探索性数据分析、数据可视化和建模开始，直至建立高级预测模型，如推荐系统、神经网络模型等。本章将概述数据挖掘的原理及其与数据科学、分析学和统计建模的交叉。在本章，读者将初识R编程语言
R语言数据挖掘审校者简介1 预备知识1.1 大数据1.2 数据源1.3 数据挖掘1.3.1 特征提取1.3.2 总结1.3.3 数据挖掘过程1.4 社交网络挖掘1.5 文本挖掘1.5.1 信息检索和文本挖掘1.5.2 文本挖掘预测1.6 网络数据挖掘1.7 为什么选择R1.8 统计学1.8.1 统计学与数据挖掘1.8.2 统计学与机器学习1.8.3 统计学与R语言1.8.4 数据挖掘中统计学的局限
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2020-07-23 11:51:00
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回归一、实验说明 1. 环境登录无需密码自动登录，系统用户名shiyanlou，密码shiyanlou2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境，实验中会用到程序：1. LX终端（LXTerminal）: Linux命令行终端，打开后会进入Bash环境，可以使用Linux命令2. GVim：非常好用的编辑器，最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入
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2023-06-21 10:53:39
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第八章、流数据、时间序列数据和序列数据挖掘 流数据、时间序列、和序列数据的特征是与众不同的，即数据量大且无尽的。他们数据量太大不能获得精确的结果，这意味着将得到一个近似的结果。因此，应该扩展经典的数据挖掘算法或者为这类型数据集设计一种新的算法。1.信用卡交易数据流和STREAM算法 一种数据源总是需要多种预定义的算法或者一种全新的算法来
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2023-09-07 19:44:18
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2022春期末总结报告 题目：要求：1. 数据要求： 自己任意选择一个数据集，数据量不少于4000条。 （1.可在数据集网站中选择，如kaggle等。 2.从网上爬取数据 ）2. 数据分析与挖掘要求 （1）写出总体需求 （2）按照后期进行数据分析的需求，对数据进行预处理。 （3）描述性统计：选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计，并对分析结果进行图形化的展示（使用ggpl
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2023-06-21 10:56:21
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本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第1章，第1.6节，作者［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel），李洪成 许金炜 段力辉 译1.6 网络数据挖掘网络挖掘的目的是从网络超链接结构、网页和使用数据来发现有用的信息或知识。网络是作为数据挖掘应用输入的最大数据源之一。网络数据挖掘基于信息检索、机器学习（Machine Learning，ML）、统计学、模式识别和数据挖
最近，趁着项目的间隙，折腾了一阵数据挖掘，在同事的帮助下，对新浪音乐用户的听歌记录进行了一个简易挖掘，希望能根据用户以往的听歌记录，推荐出用户可能感兴趣的其他歌曲。Orange ：一个模块化的C++数据挖掘包，提供python接口（好像也只提供了python接口）,网址是http://www.ailab.si/orange/ 关联分析 ：我这里用的是类似购物篮分析，每个用户的听歌id是
五个免费开源的数据挖掘软件 OrangeOrange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++ 和 Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。 Ra
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2023-08-16 14:48:03
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数据挖掘 期末超重点习题含答案（必考）一、 单选题1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 &
