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
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
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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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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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
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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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（5）——挖掘建模一、分类与预测分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。1.实现过程（1）分类分类是构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。分类模型建立在已有类标记的数据集上，模型在已有样本上的准确率可以方便地计算，所以分类属于有监督的
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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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 &
20200602R软件R是免费的 R是一个全面统计研究平台 提供各种各样的数据分析技术 R拥有顶尖的绘图功能数据数据：是指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记载的物理符号或这些物理符号的组合。数据挖掘数据挖掘:英文名叫Data Mining，又称为资料探勘、数据采矿。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程(探索未知)和数据统计不同。数据
-----R对象和数据组织---------------
2016-7-31
2016/09/03 10:38
R的数据对象：
---存储角度：数值型，字符型，逻辑型
向量（具有相同存储类型数据的集合）
矩阵（列：变量，行：观测）--二维表格
数组（多张二维表的集合）
数据框（与矩阵类似，用于存储多个存储类型不同的变量）
列表：向量、矩阵、数组、数
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2023-09-14 16:35:59
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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
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
目录数据挖掘算法聚类算法Kmeans算法协同过滤算法决策树算法关联规则支持度置信度增益Apriori算法R语言中的关联规则神经网络算法人工神经元转移函数BP神经网络算法流程R语言中BP神经网络算法 数据挖掘算法聚类算法俗话说“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。Kmeans算法K均值法先指定聚类数，目标是使每个数据到数据点所
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2023-06-21 18:19:39
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第六章 电力窃漏电用户自动识别6.1 背景与挖掘目标通过获得的相关数据信息提取出窃漏电用户的关键特征，构建窃漏电用户的识别模型，就能自动检查判断用户是否存在窃漏电行为。本次数据挖掘建模目标如下： 1）归纳出窃漏电用户的关键特征，构建窃漏电用户的识别模型； 2）利用实时监测数据，调用窃漏电用户识别模型实现实时诊断。6.2 分析方法与过程1.数据抽取2.数据探索分析 （1）分布分析：先对用电类别窃漏电
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2023-06-25 15:31:31
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r语言实验报告总结(共9篇)r语言实验报告总结(共9篇)R语言对应分析实验报告R语言对应分析实验报告班级：应数1201学号姓名：麦琼辉时间：2014年12月24号1 实验目的及要求1) 了解对应分析的目的和基本统计思想；2) 熟悉R语言的相关程序，并用其解决实际的问题。2 实验设备(环境)及要求个人计算机一台，装有R语言以及RStudio并且带有MASS包。3 实验内容对应分析在市场细分和产品定位
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2023-05-24 15:38:10
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前 言随着数据规模和种类的增长，应用数据挖掘技术从大数据中提取有效信息变得至关重要。这是因为企业认为有必要从大规模数据的实施中获得相应的投资回报。实施数据挖掘的根本性原因是要从大型数据库中发现隐藏的商机，以便利益相关者能针对未来业务做出决策。数据挖掘不仅能够帮助企业降低成本以及提高收益，还能帮助他们发现新的发展途径。本书将介绍使用R语言（一种开源工具）进行数据挖掘的基本原理。R是一门免费的程序语
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2023-09-11 14:35:29
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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
