R语言数据挖掘方法及应用中文版怎么样?最新电子版百度云下载
大数据不仅意味着数据的积累、存储与管理，更意味着大数据的分析。数据挖掘无可争议地成为当今大数据分析的核心利器。R语言因彻底的开放性策略业已跻身数据挖掘工具之首列。本书以“R语言数据挖掘入门并不难”为开篇，总览了数据挖掘的理论和应用轮廓，明确了R语言入门的必备知识和学习路线，并展示了数据挖掘的初步成果，旨在使读者快速起步数据挖掘实践。后续围绕数据挖掘应用的四大核心方面，安排了数据预测篇：立足数据预测未知，数据分组篇：发现数据中的自然群组，数据关联篇：发现数据的内在关联性，离群数据探索篇：发现数据中的离群点。每篇下各设若干章节，各章节从简单易懂且具代表性的案例问题入手，剖析理论方法原理，讲解R语言实现，并给出案例的R语言数据挖掘代码和结果解释。本书内容覆盖之广泛，原理讲解之通俗，R语言实现步骤之详尽，在国内外同类书籍中尚不多见。相关数据资料及电子教案，可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载。
作者简介:
薛薇，中国人民大学副教授，教研室主任，资深作者。主要著作：《SPSS统计分析方法及应用》、《SPSSMODOLER数据挖掘方法及应用》。
目录:
第1章 数据挖掘与R语言概述
第2章 R语言数据挖掘起步：R对象和数据组织
第3章 R语言数据挖掘初体验：对数据的直观印象
第4章 基于近邻的分类预测：与近邻有趋同的选择！
第5章 基于规则的分类和组合预测：给出易懂且稳健的预测！
第6章 基于神经网络的分类预测：给出高精确的预测！
第7章 基于支持向量的分类预测：给出最大把握的预测！
第8章 常规聚类：直观的数据全方位自动分组
第9章 特色聚类：数据分组还可以这样做！
第10章 发现数据中的关联特征：关联是推荐的依据！
第11章 复杂网络分析初步：基于关系的研究！
第12章模式甄别：诊断异常数据！
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