基于R语言数据挖掘的统计与分析

基于R语言数据挖掘的统计与分析 PDF 影印完整版

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  • 作者:韦鹏程
  • 更新:2019-09-14 09:11:05
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R语言作为现如今受欢迎的计算机语言之一,它由统计学家开发设计,在解决数据统计分析问题时具有天生优势。它是一门兴盛的语言,把握它,就是把握了一门高等院校的数据分析软件。随着互联网大数据的空袭,R语言的功能越来越丰富,越来越多的人对R语言产生了兴趣爱好。R语言的特性主要是开源系统性、整体性、操作简便性、扩展性等。《基于R语言数据挖掘的统计与分析》的撰写是为了让对R语言有兴趣爱好的用户能更加了解R语言,了解互联网时代的大数据挖掘等。 目录 第一章 大数据时代数据挖掘 第一节 大数据概述 第二节 数据挖掘形式与特点 第三节 R语言数据挖掘的应用 第二章 R语言数据挖掘的起步分析 第一节 R的数据对象与类型 第二节 R的向量、矩阵和数组分析 第三节 R数据对象的相互转换 第三章 机器学习和数据挖掘 第一节 机器学习和数据挖掘的联系与区别 第二节 机器学习的方式与类型 第三节 机器学习与数据挖掘应用案例 第四节 深度学习的实践与发展 第四章 R的数据可视化分析 第一节 绘图基础 第二节 变量分布特征的可视化分析 第三节 GIS数据的可视化 第四节 文本词频数据的可视化 第五章 R的人工神经网络数据预测 第一节 人工神经网络概述 第二节 B-P反向传播网络的特点与算法 第三节 B-P反向传播网络的R实现和应用 第六章 R中的聚类分析和判别分析 第一节 多种聚类分析的异同 第二节 R实现KNN聚类分析 第三节 使用R实现系统聚类 第四节 使用R实现快速聚类 第五节 多种判别分析模型综述 第七章 基于支持向量的分类预测分析 第一节 支持向量分类基本情况分析 第二节 各情况下的支持向量分类 第三节 支持向量回归目标与策略 第四节 支持向量机的R实现 第八章 R的模式甄别与网络分析 第一节 模式甄别方法和评价概述 第二节 模式甄别的监督侦测方法 第三节 网络节 点重要性的测度 第四节 网络子群构成特征研究 第五节 主要网络类型及特点 第九章 大数据的安全与隐私 第一节 大数据时代的安全挑战 第二节 解决安全问题的技术研究 第三节 大数据隐私的保护分析 第十章 基于R语言数据挖掘的应用实例 第一节 基于R语言的大学数学教学分析 第二节 运用R绘制地理信息图形 第三节 基于R语言多元回归分析的教育统计应用研究 参考文献

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