数据挖掘——基于R语言的实战

张俊妮

扉页
一章数据挖掘与R语言概述 7
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1．4　CRISP-DM数据挖掘方法论　12
1．5　SEMMA数据挖掘方法论　13
1．6　R语言及Rstudio简介　15
数据理解　17
2．1　收集初始数据　17
2．2　描述数据　17
2．2．1　数据的精确含义　17
2．2．2　数据粒度　18
2．2．3　变量类型　18
2．2．4　冗余变量　19
2．2．5　缺省值　19
2．2．6　数据链接　19
3
4　目录
2．3　检查数据质量　19
2．3．1　抽样偏差　19
2．3．2　数据取值错误　20
2．3．3　数据缺失情况　21
2．4　初步探索数据　22
2．5　R语言分析示例：数据理解　22
数据准备　33
3．1　数据整合　33
3．2　处理分类自变量　33
3．3　处理时间信息　34
3．4　清除变量　35
3．5　异常值　35
3．6　及值　36
3．7　处理缺失数据　37
3．8　过抽样与欠抽样　38
3．9　降维　38
3．9．1　变量选择　38
3．9．2　主成分分析　39
3．10　R语言分析示例：数据整合　41
3．11　R语言分析示例：数据准备　47
关联规则挖掘　59
4．1　关联规则的基本概念及Apriori算法　59
4．1．1　关联规则的基本概念　59
4．1．2　Apriori算法简介　60
4．2　序列关联规则挖掘　60
4．3　R语言分析示例：关联规则挖掘　61
4．3．1　购物篮分析　61
4．3．2　泰坦尼克号存活情况分析　68
聚类分析　75
5．1　k均值聚类法　75
5．1．1　观测之间的距离度量　75
5．1．2　k均值聚类法的具体步骤　76
目录　5
5．1．3　关于k均值聚类法的一些点评　77
5．2　层次聚类法　78
5．2．1　层次聚类法的具体步骤　78
5．2．2　类别之间距离的度量　78
5．3　确定最优类别数　80
5．4　R语言分析示例：聚类　82
线性模型与广义线性模型　93
6．1　线性模型　93
6．1．1　模型假设与估计　93
6．1．2　模型解释　94
6．1．3　一些理论结果　94
6．1．4　模型诊断　95
6．2　广义线性模型　98
6．2．1　广义线性模型简介　98
6．2．2　因变量为二值变量或比例的情形　99
6．2．4　因变量为定序变量的情形　100
6．2．5　因变量为计数变量的情形　101
6．2．7　因变量为非负连续变量的情形　101
6．3．1　逐步回归　101
6．3．2　LASSO　102
6．4．1　线性模型示例　103
神经网络的基本方法　119
7．1　神经元及神经网络介绍　119
7．1．1　单个神经元　119
7．1．2　多层感知器架构　119
7．2　神经网络模型训练　119
7．2．1　误差函数　119
6　目录
7．2．2　神经网络训练算法　119
7．3　提高神经网络模型的可推广性　119
7．4　R语言分析示例：神经网络　119
7．4．1　白葡萄酒数据　119
7．4．2　移动运营商数据　119
决策树　121
8．1　决策树简介　121
8．2　决策树的生长与修剪　121
8．2．1　一般过程　121
8．2．2　分类树　121
8．2．3　回归树　121
8．3　对缺失数据的处理　121
8．4　变量选择　121
8．5　决策树的优缺点　121
8．6　R语言分析示例：决策树　121
基千决策树的模型组合　123
9．1　基于决策树的Bagging方法　123
9．2　基于决策树的Boosting方法　123
9．3　随机森林　123
9．4　贝叶斯累加回归树(BART)　123
模型评估与比较　125
10．1　因变量为二分变量的情形　125
10．2　因变量为多分变量的情形　125
10．3　因变量为连续变量的情形　125
10．4　R语言分析示例：模型评估与比较　125
11．1　数据介绍与业务理解　127
11．2　数据理解与数据准备　127
11．3　建模　127
11．4　模型评估与比较　127
11．5　模型应用　12