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内容简介:
数据挖掘,继承和发展经典统计分析的理论成果,结合现代机器学习方法,借助大规模高性能计算不断逼近大数据规律真相,突破了传统数据分析方法的大数据应用局限;R语言,以其开源性、易用性、全面性、前沿性和可扩充性,是实现大数据分析实践的有效工具。《R语言数据挖掘》努力坚持:讲明白理论原理,讲明白案例问题,讲明白实现步骤,讲明白结果含义的写作风格,围绕大数据分析的四大核心问题:建立数据预测模型,揭示数据内在结构,探究数据关联性,诊断异常数据,以应用案例为线索,深入浅出地讨论了众多经典数据挖掘方法原理,完整详细地讲解了R语言实现过程。本书可作为高等院校统计学、数据科学和大数据技术、大数据管理等相关专业本科生和研究生数据挖掘、机器学习和其他数据分析课程的教材,也可作为科研机构、政府和企业经营管理部门等研究人员参考用书。
书籍目录:
第1章数据挖掘与R语言概述
1.1什么是数据挖掘
1.2数据挖掘的结果
1.3数据挖掘能做什么
1.4数据挖掘方法的特点
1.5数据挖掘的典型应用
1.6R语言入门
1.7RStudio简介
1.8本章函数列表
第2章R的数据组织和整理
2.1R的数据对象
2.2向量的创建和访问
2.3矩阵的创建和访问
2.4数据框的创建和访问
2.5数组和列表的创建和访问
2.6数据对象的相互转换
2.7导入外部数据和保存数据
2.8R语言程序设计基础
2.9R语言数据整理和程序设计综合应用
2.10本章函数列表
第3章R的数据可视化
3.1绘图基础
3.2单变量分布特征的可视化
3.3多变量联合分布特征的可视化
3.4变量间相关性的可视化
3.5GIS数据的可视化
3.6文本词频数据的可视化
3.7本章函数列表
第4章R的近邻分析:数据预测
4.1近邻分析:K近邻法
4.2基于变量重要性的加权K近邻法
4.3基于观测相似性的加权K近邻法
4.4本章函数列表
第5章R的决策树:数据预测
5.1决策树算法概述
5.2分类回归树的生长过程
5.3分类回归树的剪枝
5.4分类回归树的R函数和应用示例
5.5建立分类回归树的组合预测模型
5.6随机森林
5.7本章函数列表
第6章R的人工神经网络:数据预测
6.1人工神经网络概述
6.2BP反向传播网络
6.3BP反向传播网络的R函数和应用示例
6.4本章函数列表
第7章R的支持向量机:数据预测
7.1支持向量分类概述
7.2线性可分问题下的支持向量分类
7.3广义线性可分问题下的支持向量分类
7.4线性不可分问题下的支持向量分类
7.5多分类的支持向量分类
7.6支持向量回归
7.7R的支持向量机及应用示例
7.8本章函数列表
第8章R的一般聚类:揭示数据内在结构
8.1聚类分析概述
8.2基于质心的聚类模型:KMeans聚类
8.3基于质心的聚类模型:PAM聚类
8.4基于联通性的聚类模型:层次聚类
8.5基于统计分布的聚类模型:EM聚类
8.6本章函数列表
第9章R的特色聚类:揭示数据内在结构
9.1BIRCH聚类
9.2SOM网络聚类
9.3基于密度的聚类模型:DBSCAN聚类
9.4本章函数列表
第10章R的关联分析:揭示数据关联性
10.1简单关联规则及其测度
10.2Apriori算法及应用示例
10.3Eclat算法及应用示例
10.4简单关联分析的应用示例
10.5序列关联分析及SPADE算法
10.6本章函数列表
第11章R的模式甄别:诊断异常数据
11.1模式甄别方法和评价概述
11.2模式甄别的无监督侦测方法及应用示例
11.3模式甄别的有监督侦测方法及应用示例
11.4模式甄别的半监督侦测方法及应用示例
11.5本章函数列表
第12章R的网络分析初步
12.1网络的定义、表示及构建
12.2网络节点重要性的测度
12.3网络子群构成特征研究
12.4网络整体特征刻画
12.5主要网络类型及特点
12.6本章函数列表R语言数据挖掘
作者介绍:
薛薇,中国人民大学应用统计中心副主任,中国人民大学统计学院副教授。主要研究领域:数据挖掘、文本挖掘、复杂网络建模。关注统计和数据挖掘算法及软件应用,统计数据库系统研发等方面。涉足交通、金融、贸易等复杂网络动态建模,电商数据分析,网络新媒体舆论传播、热点事件主题跟踪和预测建模,政府和官方微博、学科学术热点跟踪等文本挖掘,以及社会网络分析和以数据挖掘为依托的客户关系管理等领域。
出版社信息:
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书籍摘录:
《R语言数据挖掘》(第2版)仍然坚持第1版原理讲解深入浅出,案例代码可反复实现,兼顾数据挖掘原理和实践,手把手教会读者数据挖掘的风格。同时,在第1版的基础上进行了以下修订:
,在保持内容框架不变的基础上,对各章节文字进行了全面梳理和规范,使得全书通篇文字表述更加一致、完整和严谨。
第二,为使读者更易理解原理,对第4章加权K近邻法的距离和相似度变换过程进行了更加详尽的讲解,调整了旁置法的表述;调整了第5章分类树生长过程异质性下降测度公式的书写形式,更加详尽地论述了对交叉验证的剪枝过程,增加了对随机森林输出结果的说明;统一了神经网络中权值、误差的数学书写;对EM聚类过程进行了更加详尽的讲解。
第三,增加了Rstudio简介。
本书可作为高等院校数据科学和大数据技术本科专业,以及其他相关专业本科生和研究生的学习教材,同时也可作为商业企业、科研机构、政府管理部门等相关数据分析人员的阅读参考书。请读者到中国人民大学经管图书在线(http://www.rdjg.com.cn)网站,下载本书案例数据和R程序代码。
特别感谢中国人民大学出版社对本书出版的大力支持,感谢王珏、刘茜、王艳红、周天旺、要卓、陈笑语等同学对本书的贡献。书中不妥和错误之处,望读者不吝指正。
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:6分
主题深度:9分
文字风格:9分
语言运用:8分
文笔流畅:7分
思想传递:6分
知识深度:5分
知识广度:6分
实用性:7分
章节划分:5分
结构布局:9分
新颖与独特:9分
情感共鸣:3分
引人入胜:4分
现实相关:7分
沉浸感:6分
事实准确性:6分
文化贡献:4分