R语言与数据挖掘
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广东广州
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作者张良均 等 著作
出版社机械工业出版社
ISBN9787111540526
出版时间2016-06
装帧平装
开本16开
定价59元
货号1201327332
上书时间2024-11-15
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
张良均，资历大数据挖掘专家和模式识别专家，有10多年的大数据挖掘应用、咨询经验，10余年数据仓库系统管理与实施经验，超过10年的系统开发与设计经验。为电信、电力、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验很好丰富。此外，他精通JavaEE企业级应用开发，是广东工业大学和华南师范大学兼职教授，著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》等畅销书。
目录
前言
第一部分基础篇
第1章R语言的安装与使用2
1.1R安装与升级3
1.2R使用入门4
1.2.1R操作界面4
1.2.2RStudio窗口介绍5
1.2.3R常用操作6
1.3R数据分析包8
1.4配套资源使用说明10
1.5小结10
1.6上机实验10
第2章数据对象与数据读写12
2.1数据类型12
2.2数据结构16
2.2.1向量16
2.2.2矩阵19
2.2.3数组24
2.2.4数据框25
2.2.5因子28
2.2.6列表31
2.3数据文件的读写34
2.3.1键盘输入数据34
2.3.2读取不同格式的数据35
2.3.3从其他统计软件获取数据37
2.3.4从数据库获取数据37
2.3.5从网页获取数据39
2.4小结40
2.5上机实验40
第3章R语言常用数据管理42
3.1变量的重命名42
3.2缺失值分析45
3.3数据排序46
3.4随机抽样48
3.5数值运算函数49
3.6字符串处理52
3.7文本分词56
3.8apply函数族62
3.9数据整合65
3.10控制流68
3.11函数的编写71
3.12小结72
3.13上机实验73
第4章图形探索75
4.1图形元素76
4.1.1颜色76
4.1.2点80
4.1.3文本82
4.1.4线条86
4.1.5图例91
4.1.6坐标轴92
4.2图形组合94
4.3图形保存97
4.4图形函数98
4.5小结116
4.6上机实验116
第5章高级绘图工具117
5.1lattice包绘图工具117
5.1.1绘图特色117
5.1.2基本图形122
5.2ggplot2包绘图工具135
5.2.1从qplot开始135
5.2.2ggplot作图137
5.3交互式绘图工具简介142
5.3.1rCharts包143
5.3.2recharts包147
5.3.3googleVis包147
5.3.4htmlwidgets包148
5.3.5shiny包153
5.4小结163
5.5上机实验163
第二部分建模应用篇
第6章分类与预测166
6.1回归分析166
6.2决策树175
6.2.1C4.5算法176
6.2.2CART算法178
6.2.3C5.0算法180
6.3人工神经网络181
6.4KNN算法183
6.5朴素贝叶斯分类185
6.6其他分类与预测算法函数187
6.7分类与预测算法评价192
6.8小结196
6.9上机实验196
第7章聚类分析198
7.1K-Means聚类分析函数199
7.2层次聚类算法204
7.3其他聚类分析函数207
7.4小结211
7.5上机实验212
第8章关联规则213
8.1Apriori关联规则214
8.2小结226
8.3上机实验226
第9章智能推荐228
9.1智能推荐模型构建228
9.2智能推荐模型评价232
9.3小结235
9.4上机实验235
第10章时间序列237
10.1ARIMA模型237
10.2其他时间序列模型245
10.3小结250
10.4上机实验251
第三部分Rattle篇
第11章可视化数据挖掘工具Rattle254
11.1Rattle简介及其安装254
11.1.1Rattle简介254
11.1.2Rattle安装254
11.2功能预览255
11.3数据导入256
11.3.1导入CSV数据256
11.3.2导入ARFF数据261
11.3.3导入ODBC数据262
11.3.4RDataset——导入其他数据源264
11.3.5导入RDataFile数据集267
11.3.6导入Library数据268
11.4数据探索269
11.4.1数据总体概况269
11.4.2数据分布探索272
11.4.3相关性275
11.4.4主成分277
11.4.5交互图278
11.5数据建模283
11.5.1聚类分析283
11.5.2关联规则288
11.5.3决策树291
11.5.4随机森林293
11.6模型评估296
11.6.1混淆矩阵296
11.6.2风险图296
11.6.3ROC图及相关图表297
11.6.4模型得分数据集298
11.7小结299
11.8上机实验299
参考资料301
内容摘要
本书主要分为三个部分，基础篇、建模应用篇和Rattle篇。基础篇（靠前～5章）介绍了有关R语言的安装与使用、R语言中的数据结构、常用操作和绘图功能等基础功能。建模应用篇（第6～10章）主要介绍了目前在数据挖掘中的常用的建模方法在R语言中的实现函数，并对输出结果进行了解释，有助于读者快速掌握应用R语言进行分析挖掘建模的方法。Rattle篇（靠前1章）介绍了一个R语言的图形界面工具。图书配套提供了程序代码及数据，读者可通过上机实验，快速掌握书中所介绍的R语言的使用方法。
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