《R语言数据挖掘》——2.5 R语言实现
本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第2章，第2.5节，作者［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel），李洪成 许金炜 段力辉 译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.5 R语言实现 算法主要部分的R语言实现为： 2.5.1 SPADE算法 使用等价类的序列模式发现（Sequential Pattern Discovery using E.....
《R语言数据挖掘》——2.4 序列数据集挖掘
本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第2章，第2.4节，作者［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel），李洪成 许金炜 段力辉 译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.4 序列数据集挖掘 序列数据集挖掘的一个重要任务是序列模式挖掘。A-Priori-life算法被用来进行序列模式挖掘，这里使用的A-Priori-life算法，它是采用广度优....
《R语言数据挖掘》——2.3 混合关联规则挖掘
本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第2章，第2.3节，作者［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel），李洪成 许金炜 段力辉 译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3 混合关联规则挖掘 关联规则挖掘有两个有意义的应用：一是多层次和多维度关联规则挖掘；二是基于约束的关联规则挖掘。 2.3.1 多层次和多维度关联规则挖掘 对于给定的事务数据....
《R语言数据挖掘》——2.2 购物篮分析
本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第2章，第2.2节，作者［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel），李洪成 许金炜 段力辉 译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.2 购物篮分析 购物篮分析（Market basket analysis）是用来挖掘消费者已购买的或保存在购物车中物品组合规律的方法。这个概念适用于不同的应用，特别是商店运营....
《数据科学：R语言实战》一第2章 序列的数据挖掘2.1 模式
本节书摘来自异步社区《数据科学：R语言实战》一书中的第2章，第2.1节，作者 【美】Dan Toomey（丹·图米），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第2章 序列的数据挖掘 数据科学：R语言实战数据挖掘技术一般用于检测数据中的序列或模式。本章中，我们将试图使数据遵循一种模式，在此模式中，一个或一系列事件可以通过一致的方式预测另一个数据点。 本章描述了在数据集中查找模式的不同方....
R语言数据挖掘1.13.4 CUR分解
1.13.4 CUR分解 CUR分解旨在将一个稀疏矩阵分解成更小的稀疏矩阵，这些小矩阵的乘积近似于原始矩阵。 CUR从一个给定的稀疏矩阵中选择一组列构成矩阵C和一组行构成矩阵R，C和R的作用就相当于奇异值分解中的U和V?T。行与列是根据一个分布随机选择的，该分布取决于元素平方和的平方根。在矩阵C和R之间有一个方阵称为U，它是由所选择的行与列的交集的伪逆（pseudo-inverse）所构造出来.....
R语言数据挖掘1.9.1 机器学习方法
1.9.1 机器学习方法 算法的主要类型均列于下方，每个算法由函数f区分。 决策树（decision tree）：这种形式的f呈树形，树的每个节点都有一个关于x的函数，用来确定必须搜索哪个子节点或者哪些子节点。 感知器（perceptron）：这些是应用于向量x={x1, x2, …, xn}的分量的阈值函数。对每个i=1, 2, …, n，权重wi与第i个分量相关联，且有一个阈值wixi≥θ.....
R语言数据挖掘1.8.1 统计学与数据挖掘
1.8.1 统计学与数据挖掘 第一次使用数据挖掘这个术语的人是统计学家。最初，数据挖掘是一个贬义词，指的是企图提取得不到数据支持的信息。在一定程度上，数据挖掘构建统计模型，这是一个基础分布，用于可视化数据。 数据挖掘与统计学有着内在的联系，数据挖掘的数学基础之一就是统计学，而且很多统计模型都应用于数据挖掘中。 统计模型可以用来总结数据集合，也可以用于验证数据挖掘结果。
R语言数据挖掘1.8.2 统计学与机器学习
1.8.2 统计学与机器学习 随着统计学和机器学习的发展，这两个学科成为一个统一体。统计检验被用来验证机器学习模型和评估机器学习算法，机器学习技术与标准统计技术可以有机结合。
R语言数据挖掘1.4 社交网络挖掘
1.4 社交网络挖掘 正如我们前面提到的，数据挖掘是从数据中发现一个模型，社交网络挖掘就是从表示社交网络的图形数据中发现模型。 社交网络挖掘是网络数据挖掘的一个应用，比较流行的应用有社会科学和文献计量学、PageRank和HITS算法、粗粒度图模型的不足、增强模型和技术、主题提取的评估以及网络的评估与建模。 社交网络 当涉及社交网络的讨论时，你会想到Facebook、Google+和Linke.....
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