学习于IBM教学文档 数据挖掘学习与weka使用第二部 分分类和集群分类 vs. 群集 vs. 最近邻在我深入探讨每种方法的细节并通过 WEKA 使用它们之前，我想我们应该先理解每个模型 — 每个模型适合哪种类型的数据以及每个模型试图实现的目标。我们还会将我们已有的模...
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2018-03-20 11:52:00
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知识一：Excel 中的数据分析数据挖掘工具包括S-PLUs、SAS、SPSS 和其他软件和专业应用程序。使用这些软件时，需要具备一定的专业技术，也需要承担一些费用。相比之下，Excel的《数据分析》是一款简单实用的数据挖掘和统计分析工具，适合数据挖掘初学者使用。刚开始我还不知道Excel在具备“数据分析”功能的同时，还可以使用了其他软件。但是，自从知道并理解了它的便利性和实用性后，为了普及数据挖
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2023-08-11 14:13:54
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数据挖掘基础从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，就是数据挖掘；它是利用各种分析工具在大量数据中寻找其规律和发现模型与数据之间关系的过程，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。1、数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检
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2023-06-19 22:36:19
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时间序列与数据挖掘 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shiyanlou 2. 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：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
# 如何使用Spss进行数据挖掘
## 整体流程
首先，让我们来看一下使用Spss进行数据挖掘的整体流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 变量选择 |
| 4 | 模型建立 |
| 5 | 模型评估 |
## 操作步骤
### 步骤一：导入数据
首先，你需要将数据导入到
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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为什么进行数据挖掘？ 1. 进入信息时代（信息时代数据量暴增） 社会计算机化和功能强大的数据收集和存储工具导致数据的爆炸式增长；数据的爆炸式增长、广泛可用和巨大数量使得当前时代成为真正的数据时代；急需功能强大和通用的工具，以便从这些海量数据中发现有价值的信息，把这些数据转化成有组织的知识。 2. 数
原创
2022-06-10 19:26:58
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用R读取PDF并进行数据挖掘，例子如下：# here is a pdf for miningurl <- "http://www.noisyroom.net/blog/RomneySpeech072912.pdf"dest <- tempfile(fileext = ".pdf")download.file(url, dest, mode = "wb")# set path to pd
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2012-10-01 12:28:00
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用R读
原创
2012-10-01 12:28:28
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决策树和随机森林一、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:在命令行终
一、数据挖掘简介面对大量的数据，迫使人们不断寻找新的工具，对规律进行探索，为决策提供有价值的信息。数据挖掘有助于发现趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果。 人们迫切希望能够对海量数据进行分析挖掘，发现并提取隐含在数据中的有价值信息。数据挖掘（Data Mining）是人工智能和数据库领域研究的热点问题，是指从大量有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中，提取出隐含在其中的、事先不知道但具有潜在利用价
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2023-08-05 18:17:34
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2.2 基于python的案例实战2.2.1 数据预处理 案例是对某地区一次人口普查数据进行分析，数据共计32561条，其中变量包括年龄、受教育程度、职业等因素。需要通过已知的数据预测居民的年收入是否会超过5万。 #导入需要的包
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
#导入数据，
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2023-08-06 20:37:02
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第一章 何为数据挖掘一、数据挖掘定义、意义和基本任务1、数据挖掘**是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模型和趋势，并根据这些信息建立起用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。**简言之就是在海量的数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供方向、决心等。2、数据挖掘的意义：数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知事实，预测未知的结果，对于企业保
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2023-08-06 14:16:50
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1.简介数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。诚然，如果做算法实现甚至算法优化，确实需要很多背景知识。但事实是，绝大多数数据挖掘工程师，不需要去做算法层面的东西。他们的精力，集中在特征提取，算法选择和参数调优上。那么，一个可以方便地提供这些功能的工具，便是十分必要的了。而weka，便是数据挖掘工具中的佼佼者。Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environm
原创
2023-06-09 09:28:37
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原创
2022-04-07 16:15:42
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人工智能AI与大数据技术实战 公众号： weic2c1 使用sklearn进行数据挖掘1 使用sklearn进行数据挖掘1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transf
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2022-04-24 10:18:17
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1.简介数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。诚然，如果做算法实现甚至算法优化，确实需要很多背景知识。但事实是，绝大多数数据挖掘工程师，不需要去做算法层面的东西。他们的精力，集中在特征提取，算法选择和参数调优上。那么，一个可以方便地提供这些功能的工具，便是十分必要的了。而weka，便是数据挖掘工具中的佼佼者。Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化的，基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。有趣的是，该软件的缩写WEKA也是
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2014-02-06 08:32:00
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数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。诚然，如果做算法实现甚至算法优化，确实需要很多背景知识。但事实是，绝大多数数据挖掘工程师，不需要去做算法层面的东西。他们的精力，集中在特征提取，算法选择和参数调优上。那么，一个可以方便地提供这些功能的工具，便是十分必要的了。而weka，便是数据挖掘工具中的佼佼者。
原创
2012-10-22 15:09:37
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人工智能AI与大数据技术实战 公众号： weic2c1 使用sklearn进行数据挖掘1 使用sklearn进行数据挖掘1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采...
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2021-10-26 11:10:33
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