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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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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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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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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# R语言数据挖掘入门指南
数据挖掘是一个通过分析大量数据找到有价值信息的过程。在R语言中，数据挖掘具有广泛的应用，特别是在统计分析和机器学习领域。R语言提供了丰富的包和函数，使得数据挖掘的过程变得便捷而直观。本文将讨论一些基本的R语言数据挖掘技术，并展示相关的代码示例。
## 1. 数据准备
数据挖掘的第一步是准备数据，包括数据清洗和数据转换。假设我们有一个CSV文件，包含了客户的交易数据
原创
2024-10-12 06:01:07
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# GEO语言数据挖掘
## 1. 引言
在当前信息爆炸的时代，越来越多的数据被生成和存储。为了从这些数据中提取有用的信息，数据挖掘成为一种重要的技术。而在语言学领域，GEO语言数据挖掘成为了一项具有挑战性的任务。本文将介绍GEO语言数据挖掘的概念和常见的方法，并展示一些实际的代码示例。
## 2. GEO语言数据挖掘概述
GEO语言数据挖掘是指从地理语言数据中发现有用的知识和模式的过程。地理
原创
2024-01-03 05:53:52
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随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。 知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习和数据库相结合的产物。随着科学数据的
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2024-07-04 17:27:40
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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
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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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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
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2023-12-30 20:31:16
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一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我，你为什么要用R做文本分析，你不是应该用R建模么，在我和她解释了一会儿后，她嘱咐我好好写这篇博文，嗯为了娟儿同学，细细说一会儿文本分析。文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖
-----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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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 &
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2024-08-23 09:54:00
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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
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2023-09-29 21:54:12
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