R语言数据挖掘

数据分析与决策技术丛书 R语言数据挖掘 Learning Data Mining with R （哈）贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel） 著 李洪成 许金炜 段力辉 译 ISBN：978-7-111-54769-3 本书纸版由机械工业出版社于2016年出版，电子版由华章分社（北京华 章图文信息有限公司，北京奥维博世图书发行有限公司）全球范围内制 作与发行。 版权所有，侵权必究 客服热线：+ 86-10-68995265 客服信箱：service@bbbvip.com 官方网址：www.hzmedia.com.cn 新浪微博 @华章数媒 微信公众号 华章电子书（微信号：hzebook） 目录 译者序 作者简介 审校者简介 前言 致谢 第1章 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R 1.8 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性 1.9 机器学习 1.9.1 机器学习方法 1.9.2 机器学习架构 1.10 数据属性与描述 1.10.1 数值属性 1.10.2 分类属性 1.10.3 数据描述 1.10.4 数据测量 1.11 数据清洗 1.11.1 缺失值 1.11.2 垃圾数据、噪声数据或异常值 1.12 数据集成 1.13 数据降维 1.13.1 特征值和特征向量 1.13.2 主成分分析 1.13.3 奇异值分解 1.13.4 CUR分解 1.14 数据变换与离散化 1.14.1 数据变换 1.14.2 标准化数据的变换方法 1.14.3 数据离散化 1.15 结果可视化 1.16 练习 1.17 总结 第2章 频繁模式、关联规则和相关规则挖掘 2.1 关联规则和关联模式概述 2.1.1 模式和模式发现 2.1.2 关系或规则发现 2.2 购物篮分析 2.2.1 购物篮模型 2.2.2 Apriori算法 2.2.3 Eclat算法 2.2.4 FP-growth算法 2.2.5 基于最大频繁项集的GenMax算法 2.2.6 基于频繁闭项集的Charm算法 2.2.7 关联规则生成算法 2.3 混合关联规则挖掘 2.3.1 多层次和多维度关联规则挖掘 2.3.2 基于约束的频繁模式挖掘 2.......