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
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2023-10-07 23:42:20
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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
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2023-10-18 19:18:40
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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
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2023-10-15 07:46:25
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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
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2023-11-03 11:39:40
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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
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2024-01-22 21:48:51
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1.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、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取出数据中蕴含的商业价值。2.Anaconda是一个集成python数据类库的python版本3.当python代码中带有中文时，需要指定编码：# -*- coding:utf-8 -*-4.python数据挖掘相关扩展库（可用pip或者apt-get安装，例如：sudo pip insta
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2024-06-05 07:18:56
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数据挖掘是一个从大量数据中提取有用信息和知识的过程。Python作为一种强大的编程语言，结合其丰富的库和工具，使得数据挖掘工作变得简单而高效。本文将介绍Python在数据挖掘中的基本应用，并通过一些简单的例子和样例代码来展示如何使用Python进行数据挖掘。一、数据准备在进行数据挖掘之前，首先需要准备数据。这通常包括数据的收集、清洗和预处理。Python中的pandas库是处理数据的强大工具。im
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2024-05-31 09:56:31
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一、 数据挖掘语言概述 设计全面的数据挖掘语言是一个巨大的挑战，因为数据挖掘覆盖了宽广的任务，从数据特征化到挖掘关联规则，数据分类，聚集和偏差检测，等等。每个任务都有不同的需求。设计一个有效的数据挖掘语言需要对各种不同的数据挖掘任务的能力、限制、以及运行机制都有深入地理解。  
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2023-08-11 19:32:42
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原标题：Python语言在数据挖掘上有很大优势，但它的缺点你知道吗？Python语言的优势基于以下三个原因，选择Python作为实现数据挖掘算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。Python具有清晰的语法结构，也被称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多
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2023-09-18 10:19:52
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一、Apriori算法的前置知识Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，最初的动机是针对购物篮分析问题提出的，其目的是为了发现交易数据库中不同商品之间的练习规则。通过用户给定的最小支持度，寻找所有频繁项目集，即满足Support不小于Minsupport的所有项目子集。通过用户
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2023-07-17 17:32:01
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这是基于数据挖掘的图像检索的一些整理，以及如何跟多言颜色迁移结合起来。
1）图像检索该算法提取数据库中图像的底层特征，将图像和提取出来的底层特征作为训练数据，对类区域进行半监督学习，实现图像和类别的语义关联。算法1 图像类区域的半监督学习输入 图像数据集。输出 图像的特征库和类区域。第一步: 读取图像集的图像，存入图像库。对图像集
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2016-12-15 16:44:00
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简单说明学院开了一门课《数据挖掘与机器学习》，要求我们计算机1、2两个班的全部同学选修这门课，包括课程实验。教材采用王振武、徐慧编著的《数据挖掘算法原理与实现》。教材里面提供的代码是C++代码，而由于本人更习惯使用Java语言编程，为了深入理解算法原理和过程，完成实验任务，于是用Java语言实现了Apriori关联规则挖掘算法。Apriori算法Apriori算法的基本思想是通过对数据库的多次扫描
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2023-06-05 21:46:03
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文章目录AprioriFPTree算法ID3算法贝叶斯算法k-means算法AGNES （凝聚的层次聚类算法） Apriori说明：main方法中的变量data表示数据，每个数据之间使用逗号分隔，每行数据结尾使用\n表换行以下两个方式都是可以的，如果不想固定数据，改为按提示从控制台录入即可本例运行结果：import java.util.*;
public class Apriori {
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2023-06-01 10:34:13
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下面使用Adventure Works数据库中的Target Mail作例子，通过建立分类树和神经网络模型，决策树用来预测哪些人会响应促销，神经网络用来预测年收入。Target Mail数据在SQL Server样本数据库AdventureWorksDW中的dbo.vTargetMail视图，关于Target Mail详见：http://technet.microsoft.com/zh-cn/li
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2023-05-23 17:23:19
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定义数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程 有什么用？数据挖掘，简单的说就是有历史数据，数据很多很多，比如豆瓣积累了很多用户的数据，假设有个用户，喜欢听歌，喜欢技术，喜欢什么小组，然乎参加，发言，标签等，这些数据就可以进入数据挖掘的某个模型，选择算法，进行分析，于是很多客户行
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2023-08-07 09:17:17
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数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式？ 我们已经观察了可以进行数据挖掘的各种数据存储和数据库系统。现在，让我们考察可以挖掘的数据模式。数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。一般地，数据挖掘任务可以分两类：描述和预测。描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性。预测性挖掘任务在当前数据上进行推断，以进行预测。在某些情况下，用户不知道他们的数据中什么类型的模式是有趣的，因此可能想并行地搜索
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2023-10-23 09:33:05
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一．概念介绍：1.机器学习：机器学习算法来建立模型，当有新的数据过来，通过模型能够进行预测。2.特征(features)和标签(labels)：特征：数据的属性，通过这些特征可以代表数据的特点，例如Excel的字段列名，也叫做解释变量或自变量。标签：对数据的预测结果，也叫做因变量。3.训练数据(train)和测试数据(tset)：训练数据：用于机器学习算法，之后形成我们的机器学习模型。测试数据：用
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2023-06-16 19:22:39
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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
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2024-01-16 21:56:54
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前言海量数据处理是目前许多程序员面临的一个难题。尽管我们的计算机硬件在飞速的发展，但是相对于互联网中日益增长的数据来说，计算机的处理能力就相形见绌。处理海量数据可以从算法方面入手。同样的也存在一些常用的处理海量数据的编程模型。例如hadoop的mapReduce编程模型。接下来的篇章我们就从这一个编程模型的架构来了解hadoop是如何处理海量数据。概念：计算机的分布式：简单的说就是把一个庞大的任务
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2023-07-24 13:41:29
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第八讲-matlab数据挖掘第八讲 Matlab数据挖掘韩璐31 分类方法2Matlab数据挖掘聚类方法一、聚类分析聚类分析含义将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程称为聚类，由聚类所组成的簇是一组对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。与分类不同，它要划分的类是未知的。二、数据类型及转换1、数据矩阵：用p个变量(也称为度量或属性)来表现n个对象，
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2024-01-26 11:02:24
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