数据挖掘与数据分析：基于R语言

数据挖掘与数据分析：基于R语言

作者: 王阳　主编

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已完结现代当代当代文学

目录 (186章)

倒序

正文

001 .4.13 数据合并 002 .4.14 table()函数 003 .5 R包 004 .5.1 dplyr包 005 .5.2 tidyr包 006 ◎ 本章小结 007 ◎ 课后习题 008 ■ 学习目标 009 ■ 应用背景介绍 010 .1 ggplot2的图层语法 011 .1.1 图像的组成 012 .1.2 散点图示例 013 .2 图层 014 .2.1 绘图对象 015 .2.2 几何对象 016 .2.3 统计变换 017 .2.4 位置调整 018 .3 图像细节调整 019 .3.1 标度 020 .3.2 坐标系 021 .3.3 分面 022 .3.4 主题 023 .4 常用工具图的绘制 024 .4.1 条形图与直方图 025 .4.2 折线图与路线图 026 .4.3 饼图 027 .4.4 箱线图与小提琴图 028 .4.5 QQ图 029 ◎ 本章小结 030 ◎ 课后习题 031 ■ 学习目标 032 ■ 应用背景介绍 033 .1 线性回归模型的基本形式 034 .2 线性回归模型参数的估计 035 .3 自变量为分类变量的处理 036 .4 线性回归模型的显著性检验 037 .5 线性回归中的多重共线性 038 .6 线性回归模型的拟合优度 039 .7 回归诊断 040 .7.1 异常点识别 041 .7.2 线性关系检验 042 .7.3 残差的正态性检验 043 .8 线性回归的R语言实现 044 ◎ 本章小结 045 ◎ 课后习题 046 ■ 学习目标 047 ■ 应用背景介绍 048 .1 逻辑回归原理 049 .1.1 逻辑回归模型简介 050 .1.2 逻辑回归函数 051 .1.3 逻辑回归推导 052 .2 逻辑回归算法示例 053 .3 模型理解 054 .4 R语言编程 055 .4.1 数据导入 056 .4.2 数据预处理 057 .4.3 逻辑回归模型训练 058 .4.4 逻辑回归模型验证 059 ◎ 本章小结 060 ◎ 课后习题 061 ■ 学习目标 062 ■ 应用背景介绍 063 .1 CART算法原理 064 .1.1 决策树生成 065 .1.2 决策树剪枝 066 .2 CART算法示例 067 .3 模型理解 068 .3.1 决策树模型的优缺点 069 .3.2 决策树模型实践建议 070 .3.3 连续属性离散化 071 .4 R语言编程 072 .4.1 数据导入 073 .4.2 数据预处理 074 .4.3 决策树模型训练 075 .4.4 决策树模型验证 076 ◎ 本章小结 077 ◎ 课后习题 078 ■ 学习目标 079 ■ 应用背景介绍 080 .1 随机森林方法原理 081 .1.1 bagging介绍 082 .1.2 随机森林介绍 083 .2 模型理解 084 .2.1 随机森林模型的优缺点 085 .2.2 随机森林模型应用 086 .3 R语言编程 087 .3.1 数据导入 088 .3.2 数据预处理 089 .3.3 随机森林模型训练 090 .3.4 随机森林模型验证 091 ◎ 本章小结 092 ◎ 课后习题 093 ■ 学习目标 094 ■ 应用背景介绍 095 .1 贝叶斯定理 096 .2 朴素贝叶斯分类器 097 .2.1 朴素贝叶斯分类器的工作流程 098 .2.2 估计类别下属性划分的条件概率 099 .2.3 Laplace校准 100 .2.4 朴素贝叶斯分类器的特征 101 .3 贝叶斯信念网络 102 .3.1 模型表示 103 .3.2 构建BBN模型 104 .3.3 BBN案例分析 105 .3.4 贝叶斯网络的特征 106 .4 R语言编程 107 .4.1 朴素贝叶斯分类器应用实例 108 .4.2 贝叶斯网络应用示例 109 ◎ 本章小结 110 ◎ 课后习题 111 ■ 学习目标 112 ■ 应用背景介绍 113 .1 算法原理 114 .1.1 凝聚层次聚类 115 .1.2 分裂层次聚类 116 .2 算法示例 117 .3 模型理解 118 .3.1 层次聚类的优缺点 119 .3.2 距离度量的选择 120 .4 R语言编程 121 .4.1 数据导入 122 .4.2 数据预处理 123 .4.3 聚类分组 124 .4.4 结果分析 125 ◎ 本章小结 126 ◎ 课后习题 127 ■ 学习目标 128 ■ 应用背景介绍 129 .1 算法原理 130 .1.1 算法步骤 131 .1.2 最优K值选择 132 .1.3 距离度量 133 .1.4 K均值聚类算法延伸 134 .2 算法示例 135 .3 模型理解 136 .4 R语言编程 137 .4.1 数据导入 138 .4.2 数据预处理 139 .4.3 确定最佳K值 140 .4.4 聚类及可视化 141 ◎ 本章小结 142 ◎ 课后习题 143 ■ 学习目标 144 ■ 应用背景介绍 145 .1 关联分析与概率统计 146 .2 关联规则的挖掘 147 .2.1 关联规则的基本概念 148 .2.2 关联规则的挖掘 149 .3 Apriori算法原理 150 .3.1 Apriori算法的基本框架 151 .3.2 Fk-1 × Fk-1方法 152 .3.3 Fk-1 × Fk-1方法的备用方式 153 .3.4 规则生成 154 .4 R语言编程 155 .4.1 数据导入 156 .4.2 数据预处理 157 .4.3 Apriori算法建模 158 .4.4 结果分析 159 .4.5 疾病数据分析 160 ◎ 本章小结 161 ◎ 课后习题 162 ■ 学习目标 163 ■ 案例背景 164 .1 案例介绍 165 .2 描述分析 166 .3 模型构建 167 .4 结果分析 168 ◎ 本章小结 169 ■ 学习目标 170 ■ 案例背景 171 .1 案例介绍 172 .2.1 客户意愿细分变量 173 .2.2 客户价值细分变量 174 .3.1 客户意愿数据 175 .3.2 客户价值数据 176 .4 数据预处理 177 .4.1 数据清洗与整理 178 .4.2 离群值处理 179 .4.3 标准化处理 180 .4.4 One-Hot编码 181 .4.5 Binary编码 182 .5.1 K值确定 183 .5.2 聚类及可视化 184 .6 对策与建议 185 ◎ 本章小结 186 参考文献

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