R語言與數據挖掘最佳實踐和經典案例 [R and Data Mining: Examples and Case Studies] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[澳] Yanchang Zhao 著，陳建，黃琰 譯

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111475415

版次：1

商品編碼：11545657

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

外文名稱：R and Data Mining: Examples and Case Studies

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：234

編輯推薦

　　　　介紹瞭R用於數據挖掘應用的案例，涵蓋瞭最常用的數據挖掘技術。
　　提供瞭代碼示例和數據，以便讀者可以輕鬆地學習數據挖掘技術。
　　現實應用中的特色案例研究有助於讀者將學到的技術應用到自己的工作和研究中。

內容簡介

　　《R語言與數據挖掘實踐和經典案例》為研究人員、高校學生、數據分析人員介紹瞭使用R語言進行數據挖掘應用的實用方法和技術。讀者會從《R語言與數據挖掘實踐和經典案例》中發現使用R語言完成數據挖掘任務（如分類和預測、聚類、孤立點檢測、關聯規則、序列分析、文本挖掘、社會網絡分析、情感分析等）的非常有價值的指導。數據挖掘技術在廣泛領域都發展迅速。《R語言與數據挖掘實踐和經典案例》重點關注數據挖掘過程的建模階段，以及數據探查和模型評估問題。《R語言與數據挖掘實踐和經典案例》講述簡潔實用，配有現實應用案例和代碼示例以及數據，在綫資源及時豐富，是一本數據分析的實戰技術圖書。

作者簡介

　　YanchangZhao，從2009年起擔任澳大利亞政府部門的高級數據挖掘分析師。在加入澳大利亞政府部門之前，他是悉尼科技大學工程和信息技術學院博士後研究員。他的研究興趣包括聚類分析、關聯規則、時間序列、孤立點檢測、數據挖掘應用等，當前關注在數據挖掘應用中使用R語言。他是IEEE高級會員和澳大利亞分析專業人員協會成員。他發錶瞭50多篇數據挖掘研究和應用方麵的論文，並獨立或與他人閤作編寫瞭3本著作。

目錄

齣版者的話
譯者序
縮寫詞錶

第1章 簡介
1.1 數據挖掘
1.2 R
1.3 數據集
1.3.1 iris數據集
1.3.2 bodyfat數據集

第2章 數據的導入與導齣
2.1 R數據的保存與加載
2.2.CSV文件的導入與導齣
2.3 從SAS中導人數據
2.4 通過ODBC導人與導齣數據
2.4.1 從數據庫中讀取數據
2.4.2 從Excel文件中導入與導齣數據

第3章 數據探索
3.1 查看數據
3.2 探索單個變量
3.3 探索多個變量
3.4 更多探索
3.5 將圖錶保存到文件中

第4章 決策樹與隨機森林
4.1 使用party包構建決策樹
4.2 使用rpart包構建決策樹
4.3 隨機森林

第5章 迴歸分析
5.1 綫性迴歸
5.2 邏輯迴歸
5.3 廣義綫性迴歸
5.4 非綫性迴歸

第6章 聚類
6.1 k?means聚類
6.2 k?medoids聚類
6.3 層次聚類
6.4 基於密度的聚類

第7章 離群點檢測
7.1 單變量的離群點檢測
7.2 局部離群點因子檢測
7.3 用聚類方法進行離群點檢測
7.4 時間序列數據的離群點檢測
7.5 討論

第8章 時間序列分析與挖掘
8.1 R中的時間序列數據
8.2 時間序列分解
8.3 時間序列預測
8.4 時間序列聚類
8.4.1 動態時間規整
8.4.2 控製圖的時間序列數據
8.4.3 基於歐氏距離的層次聚類
8.4.4 基於DTW距離的層次聚類
8.5 時間序列分類
8.5.1 基於原始數據的分類
8.5.2 基於特徵提取的分類
8.5.3 k——NN分類
8.6 討論
8.7 延伸閱讀

第9章 關聯規則
9.1 關聯規則的基本概念
9.2 Titanic數據集
9.3 關聯規則挖掘
9.4 消除冗餘
9.5 解釋規則
9.6 關聯規則的可視化
9.7 討論與延伸閱讀

第10章 文本挖掘
10.1 Twitter的文本檢索
10.2 轉換文本
10.3 提取詞乾
10.4 建立詞項椢牡稻卣
10.5 頻繁詞項與關聯
10.6 詞雲
10.7 詞項聚類
10.8 推文聚類
10.8.1 基於k——means算法的推文聚類
10.8.2 基於k——medoids算法的推文聚類
10.9 程序包、延伸閱讀與討論

第11章 社交網絡分析
11.1 詞項網絡
11.2 推文網絡
11.3 雙模式網絡
11.4 討論與延伸閱讀

第12章 案例Ⅰ：房價指數的分析與預測
12.1 HPI數據導入
12.2 HPI數據探索
12.3 HPI趨勢與季節性成分
12.4 HPI預測
12.5 房地産估價
12.6 討論

第13章 案例Ⅱ：客戶迴復預測與效益最大化
13.1 簡介
13.2 KDDCup1998的數據
13.3 數據探索
13.4 訓練決策樹
13.5 模型評估
13.6 選擇最優決策樹
13.7 評分
13.8 討論與總結

第14章 案例Ⅲ：內存受限的大數據預測模型
14.1 簡介
14.2 研究方法
14.3 數據與變量
14.4 隨機森林
14.5 內存問題
14.6 樣本數據的訓練模型
14.7 使用已選變量建立模型
14.8 評分
14.9 輸齣規則
14.9.1 以文本格式輸齣規則
14.9.2 輸齣SAS規則的得分
14.10 總結與討論

第15章 在綫資源
15.1 R參考文檔
15.2 R
15.3 數據挖掘
15.4 R的數據挖掘
15.5 R的分類與預測
15.6 R的時間序列分析
15.7 R的關聯規則挖掘
15.8 R的空間數據分析
15.9 R的文本挖掘
15.10 R的社交網絡分析
15.11 R的數據清洗與轉換
15.12 R的大數據與並行計算
R語言數據挖掘參考文檔
參考資料
通用索引
包索引
函數索引

前言/序言

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