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數(shù)據(jù)挖掘算法與R語言實現(xiàn)/肖海軍 版權信息
- ISBN：9787121339370
- 條形碼：9787121339370 ; 978-7-121-33937-0
- 裝幀：一般輕型紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數(shù)據(jù)挖掘算法與R語言實現(xiàn)/肖海軍 本書特色
本書在介紹R軟件基本功能的基礎上，介紹了數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的基本原理及相應的R語言實現(xiàn)范例，旨在使讀者能夠仿照范例快速掌握大數(shù)據(jù)分析的方法，從高維海量數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息，使用合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，解決實際問題。全書內(nèi)容共12章，分別介紹R軟件的使用方法、C4.5算法、k-means算法、CART算法、Apriori算法、EM算法、PageRank算法、AdaBoost算法、kNN算法、Naive Bayes算法、SVM算法及各算法的案例分析。本書理論部分簡單明了，所有程序均經(jīng)過R軟件實際運行。本書各章自成體系，讀者既可從頭逐章學習，也可隨意挑選自己需要的章節(jié)學習。讀者可登錄華信教育資源網(wǎng)www.hxedu.com.cn免費下載算法實例代碼。本書既可作為高年級本科生、研究生相關課程的教材，也可作為不同領域數(shù)據(jù)分析人員的工具書，還可作為零基礎讀者的自學教材。
數(shù)據(jù)挖掘算法與R語言實現(xiàn)/肖海軍 內(nèi)容簡介
本書在介紹R軟件基本功能的基礎上，介紹了數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的基本原理及相應的R語言實現(xiàn)范例，旨在使讀者能夠仿照范例快速掌握大數(shù)據(jù)分析的方法，從高維海量數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息，使用合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，解決實際問題。全書內(nèi)容共12章，分別介紹R軟件的使用方法、C4.5算法、k-means算法、CART算法、Apriori算法、EM算法、PageRank算法、AdaBoost算法、kNN算法、Naive Bayes算法、SVM算法及各算法的案例分析。本書理論部分簡單明了，所有程序均經(jīng)過R軟件實際運行。本書各章自成體系，讀者既可從頭逐章學習，也可隨意挑選自己需要的章節(jié)學習。讀者可登錄華信教育資源網(wǎng)www.hxedu.com.cn免費下載算法實例代碼。本書既可作為高年級本科生、研究生相關課程的教材，也可作為不同領域數(shù)據(jù)分析人員的工具書，還可作為零基礎讀者的自學教材。
數(shù)據(jù)挖掘算法與R語言實現(xiàn)/肖海軍 目錄
目 錄
第1章 R軟件的使用方法 1
1.1 R軟件介紹和安裝 1
1.1.1 R軟件介紹 1
1.1.2 R軟件的安裝 1
1.1.3 R studio的安裝 2
1.2 R語言基本運算 3
1.2.1 R語言的數(shù)值運算 3
1.2.2 R語言的向量 5
1.2.3 R語言的向量運算 6
1.3 R語言缺失數(shù)據(jù) 7
1.3.1 R語言缺失數(shù)據(jù)類型 7
1.3.2 R語言缺失數(shù)據(jù)識別 7
1.3.3 R語言缺失數(shù)據(jù)處理 8
1.4 矩陣的運算 8
1.4.1 矩陣建立 8
1.4.2 矩陣計算 10
1.4.3 矩陣分解 11
1.5 列表和數(shù)據(jù)框 12
1.5.1 列表介紹 12
1.5.2 數(shù)據(jù)框介紹 13
1.6 R軟件的數(shù)據(jù)讀/寫 14
1.7 R軟件包介紹 15
1.7.1 包的基礎知識 15
1.7.2 自動安裝包 15
1.7.3 通過硬盤加載包 16
1.7.4 常見包介紹 16
1.8 R語言的函數(shù) 16
1.8.1 循環(huán)結構 16
1.8.2 條件執(zhí)行結構 17
1.8.3 自定義函數(shù) 18
1.9 R軟件繪圖功能介紹 19
1.9.1 高級繪圖函數(shù) 20
1.9.2 低級繪圖函數(shù) 22
1.9.3 用ggplot2包進行繪圖 25
第2章 C4.5算法 30
2.1 算法簡介 30
2.2 算法基本原理 30
2.3 算法的R語言實現(xiàn) 33
2.3.1 ctree函數(shù)介紹 33
2.3.2 C4.5決策樹的R語言實例 33
2.4 小結 35
參考文獻 36
第3章 k-means算法 37
3.1 算法簡介 37
3.2 算法基本原理 37
3.3 算法的R語言實現(xiàn) 39
3.3.1 kmeans函數(shù)介紹 39
3.3.2 k-means聚類的R語言實例 39
3.4 小結 41
參考文獻 42
第4章 CART算法 44
4.1 算法簡介 44
4.2 算法基本原理 44
4.2.1 CART算法的建樹 44
4.2.2 CART算法的剪枝 45
4.2.3 算法過程實例 46
4.3 算法的R語言實現(xiàn) 48
4.3.1 rpart函數(shù)介紹 48
4.3.2 CART決策樹的R語言實例 48
4.3.3 rpart函數(shù)的補充說明 50
4.4 小結 52
參考文獻 52
第5章 Apriori算法 53
5.1 算法簡介 53
5.2 算法基本原理 53
5.2.1 挖掘頻繁模式和關聯(lián)規(guī)則 53
5.2.2 Apriori算法 55
5.2.3 AprioriTid算法 61
5.2.4 挖掘順序模式 64
5.2.5 Apriori算法的一種改進算法 65
5.3 算法的R語言實現(xiàn)算法 66
5.3.1 apriori函數(shù)介紹 66
5.3.2 Apriori模型 66
5.4 小結 68
參考文獻 68
第6章 EM算法 70
6.1 算法簡介 70
6.2 算法基本原理 71
6.2.1 基礎理論 71
6.2.2 算法過程實例 71
6.3 算法的R語言實現(xiàn) 76
6.3.1 mclust函數(shù)介紹 76
6.3.2 EM標準模型的R語言實現(xiàn) 77
6.3.3 存在噪聲的EM算法的R語言實現(xiàn) 79
6.3.4 EM算法應用于高斯混合模型(GMM) 81
6.3.5 EM算法應用于Iris數(shù)據(jù)集 84
6.4 小結 84
參考文獻 85
第7章 PageRank算法 86
7.1 算法簡介 86
7.2 算法基本原理 86
7.3 算法的R語言實現(xiàn) 89
7.3.1 page.rank函數(shù)介紹 89
7.3.2 igraph包實現(xiàn)PageRank算法 89
7.3.3 自定義PageRank算法的R語言實現(xiàn) 90
7.3.4 補充實例 91
7.4 小結 95
參考文獻 96
第8章 AdaBoost算法 97
8.1 算法簡介 97
8.2 算法基本原理 97
8.2.1 Boosting算法 97
8.2.2 AdaBoost算法 98
8.2.3 算法過程實例 101
8.3 算法的R語言實現(xiàn) 102
8.3.1 boosting函數(shù)介紹 102
8.3.2 R語言實例 102
8.4 小結 104
參考文獻 104
第9章 kNN算法 105
9.1 算法簡介 105
9.2 算法基本原理 105
9.2.1 算法描述 105
9.2.2 算法流程 107
9.3 算法的R語言實現(xiàn) 108
9.3.1 knn函數(shù)介紹 108
9.3.2 利用class包中的knn函數(shù)建立模型 108
9.3.3 kNN算法應用于Iris數(shù)據(jù)集 109
9.3.4 kNN算法應用于Breast數(shù)據(jù)集 111
9.4 小結 113
參考文獻 114
第10章 Naive Bayes算法 115
10.1 算法簡介 115
10.2 算法基本原理 115
10.2.1 基礎理論 115
10.2.2 算法過程實例 118
10.3 算法的R語言實現(xiàn) 120
10.3.1 naiveBayes函數(shù)介紹 120
10.3.2 利用e1071包中的naiveBayes函數(shù)建立模型 120
10.3.3 算法拓展——其他改進的Naive Bayes算法 121
10.4 小結 123
參考文獻 123
第11章 SVM算法 125
11.1 算法簡介 125
11.2 算法基本原理 125
11.2.1 基礎理論 125
11.2.2 軟間隔優(yōu)化 127
11.2.3 核映射 129
11.2.4 SVM算法的過程 130
11.2.5 SVC算法過程實例 130
11.3 算法的R語言實現(xiàn) 132
11.3.1 svm函數(shù)介紹 132
11.3.2 標準分類模型 133
11.3.3 多分類模型 133
11.3.4 SVM回歸 134
11.3.5 SVM拓展包(kernlab包) 135
11.3.6 SVM算法應用于Iris數(shù)據(jù)集(e1071包) 135
11.3.7 SVM算法應用于Iris數(shù)據(jù)集(kernlab包) 136
11.4 小結 137
參考文獻 138
第12章 案例分析 139
12.1 關聯(lián)規(guī)則案例分析 139
12.1.1 問題描述 139
12.1.2 R語言實現(xiàn)過程 139
12.1.3 不同參數(shù)的Apriori模型 141
12.1.4 小結 145
12.2 kNN算法案例分析 145
12.2.1 問題描述 145
12.2.2 R語言實現(xiàn)過程 145
12.2.3 小結 148
12.3 Naive Bayes算法案例分析 149
12.3.1 問題描述 149
12.3.2 R語言實現(xiàn)過程 149
12.3.3 小結 152
12.4 CART算法案例分析 152
12.4.1 問題描述 152
12.4.2 R語言實現(xiàn)過程 152
12.4.3 小結 159
12.5 AdaBoost算法案例分析 159
12.5.1 問題描述 159
12.5.2 R語言實現(xiàn)過程 159
12.5.3 小結 161
12.6 SVM算法案例分析 162
12.6.1 問題描述 162
12.6.2 R語言實現(xiàn)過程 162
12.6.3 小結 167
第1章 R軟件的使用方法 1
1.1 R軟件介紹和安裝 1
1.1.1 R軟件介紹 1
1.1.2 R軟件的安裝 1
1.1.3 R studio的安裝 2
1.2 R語言基本運算 3
1.2.1 R語言的數(shù)值運算 3
1.2.2 R語言的向量 5
1.2.3 R語言的向量運算 6
1.3 R語言缺失數(shù)據(jù) 7
1.3.1 R語言缺失數(shù)據(jù)類型 7
1.3.2 R語言缺失數(shù)據(jù)識別 7
1.3.3 R語言缺失數(shù)據(jù)處理 8
1.4 矩陣的運算 8
1.4.1 矩陣建立 8
1.4.2 矩陣計算 10
1.4.3 矩陣分解 11
1.5 列表和數(shù)據(jù)框 12
1.5.1 列表介紹 12
1.5.2 數(shù)據(jù)框介紹 13
1.6 R軟件的數(shù)據(jù)讀/寫 14
1.7 R軟件包介紹 15
1.7.1 包的基礎知識 15
1.7.2 自動安裝包 15
1.7.3 通過硬盤加載包 16
1.7.4 常見包介紹 16
1.8 R語言的函數(shù) 16
1.8.1 循環(huán)結構 16
1.8.2 條件執(zhí)行結構 17
1.8.3 自定義函數(shù) 18
1.9 R軟件繪圖功能介紹 19
1.9.1 高級繪圖函數(shù) 20
1.9.2 低級繪圖函數(shù) 22
1.9.3 用ggplot2包進行繪圖 25
第2章 C4.5算法 30
2.1 算法簡介 30
2.2 算法基本原理 30
2.3 算法的R語言實現(xiàn) 33
2.3.1 ctree函數(shù)介紹 33
2.3.2 C4.5決策樹的R語言實例 33
2.4 小結 35
參考文獻 36
第3章 k-means算法 37
3.1 算法簡介 37
3.2 算法基本原理 37
3.3 算法的R語言實現(xiàn) 39
3.3.1 kmeans函數(shù)介紹 39
3.3.2 k-means聚類的R語言實例 39
3.4 小結 41
參考文獻 42
第4章 CART算法 44
4.1 算法簡介 44
4.2 算法基本原理 44
4.2.1 CART算法的建樹 44
4.2.2 CART算法的剪枝 45
4.2.3 算法過程實例 46
4.3 算法的R語言實現(xiàn) 48
4.3.1 rpart函數(shù)介紹 48
4.3.2 CART決策樹的R語言實例 48
4.3.3 rpart函數(shù)的補充說明 50
4.4 小結 52
參考文獻 52
第5章 Apriori算法 53
5.1 算法簡介 53
5.2 算法基本原理 53
5.2.1 挖掘頻繁模式和關聯(lián)規(guī)則 53
5.2.2 Apriori算法 55
5.2.3 AprioriTid算法 61
5.2.4 挖掘順序模式 64
5.2.5 Apriori算法的一種改進算法 65
5.3 算法的R語言實現(xiàn)算法 66
5.3.1 apriori函數(shù)介紹 66
5.3.2 Apriori模型 66
5.4 小結 68
參考文獻 68
第6章 EM算法 70
6.1 算法簡介 70
6.2 算法基本原理 71
6.2.1 基礎理論 71
6.2.2 算法過程實例 71
6.3 算法的R語言實現(xiàn) 76
6.3.1 mclust函數(shù)介紹 76
6.3.2 EM標準模型的R語言實現(xiàn) 77
6.3.3 存在噪聲的EM算法的R語言實現(xiàn) 79
6.3.4 EM算法應用于高斯混合模型(GMM) 81
6.3.5 EM算法應用于Iris數(shù)據(jù)集 84
6.4 小結 84
參考文獻 85
第7章 PageRank算法 86
7.1 算法簡介 86
7.2 算法基本原理 86
7.3 算法的R語言實現(xiàn) 89
7.3.1 page.rank函數(shù)介紹 89
7.3.2 igraph包實現(xiàn)PageRank算法 89
7.3.3 自定義PageRank算法的R語言實現(xiàn) 90
7.3.4 補充實例 91
7.4 小結 95
參考文獻 96
第8章 AdaBoost算法 97
8.1 算法簡介 97
8.2 算法基本原理 97
8.2.1 Boosting算法 97
8.2.2 AdaBoost算法 98
8.2.3 算法過程實例 101
8.3 算法的R語言實現(xiàn) 102
8.3.1 boosting函數(shù)介紹 102
8.3.2 R語言實例 102
8.4 小結 104
參考文獻 104
第9章 kNN算法 105
9.1 算法簡介 105
9.2 算法基本原理 105
9.2.1 算法描述 105
9.2.2 算法流程 107
9.3 算法的R語言實現(xiàn) 108
9.3.1 knn函數(shù)介紹 108
9.3.2 利用class包中的knn函數(shù)建立模型 108
9.3.3 kNN算法應用于Iris數(shù)據(jù)集 109
9.3.4 kNN算法應用于Breast數(shù)據(jù)集 111
9.4 小結 113
參考文獻 114
第10章 Naive Bayes算法 115
10.1 算法簡介 115
10.2 算法基本原理 115
10.2.1 基礎理論 115
10.2.2 算法過程實例 118
10.3 算法的R語言實現(xiàn) 120
10.3.1 naiveBayes函數(shù)介紹 120
10.3.2 利用e1071包中的naiveBayes函數(shù)建立模型 120
10.3.3 算法拓展——其他改進的Naive Bayes算法 121
10.4 小結 123
參考文獻 123
第11章 SVM算法 125
11.1 算法簡介 125
11.2 算法基本原理 125
11.2.1 基礎理論 125
11.2.2 軟間隔優(yōu)化 127
11.2.3 核映射 129
11.2.4 SVM算法的過程 130
11.2.5 SVC算法過程實例 130
11.3 算法的R語言實現(xiàn) 132
11.3.1 svm函數(shù)介紹 132
11.3.2 標準分類模型 133
11.3.3 多分類模型 133
11.3.4 SVM回歸 134
11.3.5 SVM拓展包(kernlab包) 135
11.3.6 SVM算法應用于Iris數(shù)據(jù)集(e1071包) 135
11.3.7 SVM算法應用于Iris數(shù)據(jù)集(kernlab包) 136
11.4 小結 137
參考文獻 138
第12章 案例分析 139
12.1 關聯(lián)規(guī)則案例分析 139
12.1.1 問題描述 139
12.1.2 R語言實現(xiàn)過程 139
12.1.3 不同參數(shù)的Apriori模型 141
12.1.4 小結 145
12.2 kNN算法案例分析 145
12.2.1 問題描述 145
12.2.2 R語言實現(xiàn)過程 145
12.2.3 小結 148
12.3 Naive Bayes算法案例分析 149
12.3.1 問題描述 149
12.3.2 R語言實現(xiàn)過程 149
12.3.3 小結 152
12.4 CART算法案例分析 152
12.4.1 問題描述 152
12.4.2 R語言實現(xiàn)過程 152
12.4.3 小結 159
12.5 AdaBoost算法案例分析 159
12.5.1 問題描述 159
12.5.2 R語言實現(xiàn)過程 159
12.5.3 小結 161
12.6 SVM算法案例分析 162
12.6.1 問題描述 162
12.6.2 R語言實現(xiàn)過程 162
12.6.3 小結 167
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數(shù)據(jù)挖掘算法與R語言實現(xiàn)/肖海軍 作者簡介
肖海軍，中國地質(zhì)大學（武漢）數(shù)學與物理學院教授，中國數(shù)學學會會員，中國計算機學會高級會員，中國電子學會高級會員。
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