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R语音与数据挖掘常用的包

之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现...还有数据挖掘方面的书：《Data Mining with Rattle and R》，主要是用Rattle软件，个人比较喜欢Rattle!当然，Rattle不是最好的，Rweka也很棒！...用R做金融更多地需要掌握的是金融知识，只会数据分析技术意义寥寥。...7数据挖掘现在相关的书籍已经比较多了,可见一文中推荐的几本书。 8附注与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。...缺失值：na.omit 变量标准化：scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack, unstack 其他：aggregate, merge, reshape 9、与数据挖掘软件Weka

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用R语言挖掘Twitter数据

Twitter是一个流行的社交网络，这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。...本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。 ? 第一步是注册一个你的应用程序。...获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitter： ? 根据不同的搜索词，我们可以在几分钟之内收集到成千上万的tweet。...然后我们做一些简单的文本清理从得到的数据里，我们可以看到有twitter发表时间，内容，经纬度等信息 ? ? 在清理数据之后，我们对twitter内容进行分词，以便进行数据可视化 ?...除此之外，还可以结合数据中的时间戳数据和地理数据进行可视化分析 ? ? ? ? 如果你一直在考虑对一些文本数据应用情感分析，你可能会发现使用R比你想象的更容易！

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【R语言进行数据挖掘】数据探索

1、观察数据这一章我们将会用到‘iris’（鸢尾花）数据集，这个数据集属于R中自带的数据，因此不需要额外的加载。...首先，查看数据的维度和结构，使用函数dim()和names()可以分别得到数据的维度和数据的列表名称也就是变量名称。使用函数str()和函数attribute()可以查看数据的结构和属性。...，使用tail()可以查看数据的后面几行。...> iris[1:5,] # 查看1-5行数据 > head(iris) # 查看前6行数据 > tail(iris) # 查看后6行数据其次，我们可以通过单独的列名称检索数据，下面的代码都可以实现检索...5、将图标保存到文件在数据分析中会产生很多图片，为了能够在后面的程序中用到那些图表，需要将它们保存起来。R提供了很多保存文件的函数。下面的例子就是将图表保存为pdf文件。

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R语言数据挖掘实战系列（3）

R语言数据挖掘实战系列（3）三、数据探索通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。...缺失值的影响有（1）数据挖掘建模将丢失大量的有用信息；（2）数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴含的规律更难把握；（3）包含空值的数据会使建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出。...在数据挖掘过程中，不一致数据的产生主要发生在数据集成的过程中，可能是由被挖掘数据来自于不同的数据源、对于重复存放的数据未能进行一致性更新造成的。...判定系数是相关系数的平方，用r2表示；用来衡量回归方程对y的解释程度。判定系数取值范围：0≤r2≤1。...r2越接近于1，表明x与y之间的相关性越强；r2越接近于0，表明两个变量之间几乎没有线性相关关系。

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【R应用】R 语言企业级数据挖掘应用

有奖转发活动回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。三月底参加了中国人民大学统计学院海峡两岸数据挖掘研讨会，和大家简单聊了聊R语言在京东商城的数据挖掘应用。...从最底层的原始数据来看，PB级数据确实不是R所擅长，但这些数据有Hadoop或者其他高性能存储和处理系统；向上是针对于不同业务场景的数据集市，经过清洗后，数据的规模则下降到了TB级；再向上则是针对于特定任务的分析和挖掘模块...比如规则很容易在数据集市这段做并行化计算我的团队在大量使用R作为分析建模工具，看似比较另类，但其实Google、Facebook、Linkedin等公司已经有大量的直接使用R做分析挖掘的应用，只是大家不太留意罢了...当然，这里还有很多问题没有展开，比如： R语言的数据挖掘应该在并行化环境完成还是在单台机器的计算环境完成？抽样可否解决大数据挖掘问题？生产中直接实施R环境是否可行？...PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制）本公众号专注大数据和数据科学领域，分享领域知识和相关技术文章，探索大数据商业价值，培养和挖掘大数据专业人才，欢迎大家关注！

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R语言关联规则挖掘apriori算法挖掘评估汽车性能数据

数据分析框架本文使用关联规则挖掘apriori算法来发现车的性能价格等属性的常见模式和规则：1 数据预处理：包括读取数据，清理缺失数据，将数据转化成关联挖掘数据类型。...2 查看频繁项集，发现合适的支持度和置信度阈值用于后续的关联规则挖掘。3 查看关联规则挖掘结果，发现有价值的规则。具体数据分析过程读取数据表原始数据查看数据，V1-V7为相应的属性。...----最受欢迎的见解1.Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析2.R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图3.用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律4.通过Python中的...Apriori算法进行关联规则挖掘5.用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律6.采用SPSS Modeler的Web复杂网络对所有腧穴进行分析7.R语言如何在生存分析与COX回归中计算IDI，NRI指标...8.R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？

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【R语言进行数据挖掘】回归分析

线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据，选取的是2008年到2011年的季度数据。...并设置响应变量(被解释变量)服从二项分布（family='binomial,'link='logit'）建立Logistic回归模型，更多关于Logistic回归模型的内容可以通过以下链接查阅： · R...Data Analysis Examples - Logit Regression · 《LogisticRegression (with R)》 3、广义线性模型广义线性模型（generalizedlinear...广义线性模型可以通过glm()函数建立，使用的数据是包‘TH.data’自带的bodyfat数据集。...4、非线性回归如果说线性模型是拟合拟合一条最靠近数据点的直线，那么非线性模型就是通过数据拟合一条曲线。在R中可以使用函数nls()建立一个非线性回归模型，具体的使用方法可以通过输入'?

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如何系统的学习 R 语言数据挖掘

一、在学习数据挖掘之前你需要明了的几点： 1. 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技； 2. 据挖掘本身融合了统计学、数据库、机器学习、模式识别、知识发现等学科，并不是新的技术。 3....数据挖掘之所以能够应用不是因为算法，算法是以前就有的。数据挖掘应用的原因是大数据和云计算。比如阿法狗的后台有上千台计算机同时运行神经网络算法； 4....数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）二、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。...如R，Python，SPSS Modeler，SAS，WEKA等。关于软件，有三个原则：只要能达到目标的软件就是好软件；你研究的领域啥软件好用就用啥软件；不要妄想用一个软件解决所有问题。 3....经典图书推荐：《数据挖掘：概念与技术》、《数据挖掘导论》、《机器学习实战》、《数据库系统概论》、《R语言实战》

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GEO数据挖掘流程+STRING VS R in KEGGGO

首先，在生信学徒培训的前一个半月里，主要是攻克了R语言，然后做了一些RNA-seq和GEO数据的挖掘。这里展示一下GEO数据挖掘的流程。 ? 下载数据（这里提供三种方式） ?...无论是芯片表达数据或是转录组高通量测序数据，下载完表达谱需要根据生物学背景验证一下表达谱是不是正确的。只有确定了所得表达谱是正确的，之后的差异分析等一系列分析手段才是有意义的。...在Ｒ中如何进行注释，这里就不在多说，不知道如何运用R或者还没有试过在R中进行GO/KEGG注释的小伙伴们，可以到JM大神的b站观看视频。...后面9列，分别为染色体上临近点，基因融合，系统发育，同源性，共表达，实验性相互关系，数据库注释，自动文本挖掘，综合评分。 ?...在Ｒ中如何进行注释，这里就不在多说，不知道如何运用R或者还没有试过在R中进行GO/KEGG注释的小伙伴们，可以到JM大神的b站观看视频。

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R语言数据挖掘相关包总结-转帖

与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。...回归, Poisson回归: glm, predict, residuals 生存分析: survfit, survdiff, coxph 3、关联规则与频繁项集常用的包： arules：支持挖掘频繁项集...SPADE算法： cSPADE 5、时间序列常用的包： timsac 时间序列构建函数： ts 成分分解: decomp, decompose, stl, tsr 6、统计常用的包： Base R,...缺失值：na.omit 变量标准化：scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack, unstack 其他：aggregate, merge, reshape 9、与数据挖掘软件...Weka做接口 RWeka: 通过这个接口，可以在R中使用Weka的所有算法。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

用于挖掘的数数据源必须真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到有效存储 , 快速访问 , 合理表示等方面的问题...未知结果 : ① 挖掘结果 : 数据挖掘挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ; 这些知识只能在特定环境下可以接收 , 可以理解 , 可以运用 ; ② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如

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【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...那么对这个图进行关系挖掘，那么会产生很多有用的数据，比如可以推荐你可能认识的人，那就是朋友的朋友，甚至更深，这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝，可以通过图数据挖掘来实现。...这就是我认为的图数据挖掘。从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。

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《R语言游戏数据分析与挖掘》新书推荐

作者：谢佳标微软中国MVP，多届中国R语言大会演讲嘉宾，目前在创梦天地担任高级数据分析师一职，作为创梦天地数据挖掘组的负责人，带领团队对游戏数据进行深度挖掘，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作...《R语言游戏数据分析与挖掘》新书上市已经有一个多月，各大网店均有销售。...其实这些担忧都是多虑的，本书分为基础篇、实战篇和提高篇三大篇章，初学者也能通过学习基础篇的知识掌握R语言使用技巧，包括R语言数据对象、数据导入、数据处理、初级绘图和高级绘图等知识；实战篇是通过数据挖掘技术...，对用户和收入进行深度挖掘，这些实战案例的解决方案具有行业通用性，可以很好地将思路移植到其他行业领域中；提高篇又分为rattle和shiny，rattle是一款优秀的R语言数据挖掘工具，shiny是RStudio...在提高篇详细介绍了R语言数据挖掘工具Rattle，此工具能够在一个图形化的界面上完成数据导入、数据探索、数据可视化、数据建模和模型评估整个数据挖掘流程；最后一章介绍了Web开发框架shiny包，使得R的使用者不必太了解

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数据挖掘|R-相关性分析及检验

R可以计算多种相关系数，今天主要介绍常见的三种：Pearson相关系数、Spearman相关系数和 Kendall相关系数。...这三种相关系数均可以通过R语言的cor函数计算，method函数指定即可。...此外皮尔逊相关系数适用条件为： 1)变量之间为线性关系，且均为连续数据。 2)变量总体呈正态分布，或接近正态。...可用于计算实验数据分析中的不同组学数据之间的相关性。 1.3 Kendall秩相关系数也是一种非参数的等级相关度量，类似Spearman相关系数。对象是分类变量。...之前介绍了绘图系列|R-corrplot相关图进行相关系数的可视化，后面也会再介绍一些其他的相关系数可视化的函数。

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数据挖掘第一天（R语言基础）

今天是第一天学习数据挖掘，先从R语言开始。报名之前我有畏难情绪，因为知道有零代码数据挖掘之说，想偷懒。...在R语言运行过程中会出现一些问题，截图描述如下：图片图片好习惯需要养成——1、开始一个新的R语言数据分析项目，推荐以哪种方法管理脚本、图片、文件？...其实这就是在建立工作目录，R语言代码运行中产生的文件和图片，如果不指定保存位置，则默认的保存位置是工作目录，往后在这个目录下写的脚本、图片、文件就可以轻松在电脑里找到，否者往往需要花时间学习怎么找到，不划算...R语言的基础知识数据类型：数值型(123)、字符型（“a”）、逻辑型（TRUE缩写T，FALSE缩写F，NA）有关数据类型报错常见问题：引号、拼写错误、大小写出现报错，现找关键词（Error后面的冒号之后的内容就是问题描述...()是否逻辑型数据 is.logical(F) 1 TRUE is.logical("a") 1 FALSE #is.character()是否字符型数据 is.character("a") 1 TRUE

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R语言学习路线和常用数据挖掘包

之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现...还有数据挖掘方面的书：《Data Mining with Rattle and R》，主要是用Rattle软件，个人比较喜欢Rattle!当然，Rattle不是最好的，Rweka也很棒！...用R做金融更多地需要掌握的是金融知识，只会数据分析技术意义寥寥。...7数据挖掘现在相关的书籍已经比较多了,可见一文中推荐的几本书。 8附注与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。...缺失值：na.omit 变量标准化：scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack, unstack 其他：aggregate, merge, reshape 9、与数据挖掘软件Weka

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数据挖掘常用模型构建示例（R语言版）

Boston) # 构建线性模型 summary(lm_fit) # 检查线性模型 Ridge Regreesion and Lasso # 岭回归与lasso回归跟其他模型不同，不能直接以公式的形式把数据框直接扔进去...，也不支持subset；所以数据整理工作要自己做 library(glmnet) library(ISLR) Hitters = na.omit(Hitters) x = model.matrix(Salary...pr.out$rotation biplot(pr.out,scale = 0) Apriori library(arules) #加载arules程序包 data(Groceries) #调用数据文件...2000个数x2 <- round(runif(2000,1,2000)) x11 <- scale(x1[1:1900]) #数据标准化

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R语言做数据挖掘4本电子书

这是我的第77篇原创文章，关于R语言和数据挖掘。阅读完本文，你可以知道： 1 R语言做数据挖掘4本电子书 “读书是易事，思索是难事，但两者缺一，便全无用处。”...富兰克林曾几何时，我在一次面试中，面试官问，“数据挖掘和机器学习有什么区别？”，朋友们也可以思考下这个问题。实际工作中，我们有时候用R语言做数据分析工作；也有时候需要使用R语言做数据挖掘的工作。...我在这里分享4本R语言做数据挖掘的书籍，你想用R语言做数据挖掘的工作，可以获取和阅读它们。你想了解数据挖掘的十大常用算法的R语言实现，可以从这些书籍里面找到答案。...我的阅读建议：请朋友们带着问题去阅读，若是你想了解R语言做数据挖掘项目，你可以阅读第四本书和第三本书，这两本书里面以项目案例为导向，介绍了如何用R语言和数据挖掘算法来完成一个个数据项目；若是你想学习用...R语言做数据挖掘，你可以阅读第一本书，正如书名而言，学习用R语言做数据挖掘；若是你想了解如何使用R语言来解释各种数据挖掘算法，你可以阅读第二本书，这本大部头介绍数据挖掘里面分类，回归和聚类问题的算法以及如何用

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R语言学习路线和常用数据挖掘包

之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现...还有数据挖掘方面的书：《DataMining with Rattle and R》，主要是用Rattle软件，个人比较喜欢Rattle!当然，Rattle不是最好的，Rweka也很棒！...用R做金融更多地需要掌握的是金融知识，只会数据分析技术意义寥寥。...7.数据挖掘现在相关的书籍已经比较多了,可见一文中推荐的几本书。与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。...缺失值：na.omit 变量标准化：scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack, unstack 其他：aggregate, merge,reshape 9、与数据挖掘软件Weka

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R语言学习路线和常用数据挖掘包

之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现...还有数据挖掘方面的书：《DataMining with Rattle and R》，主要是用Rattle软件，个人比较喜欢Rattle!当然，Rattle不是最好的，Rweka也很棒！...用R做金融更多地需要掌握的是金融知识，只会数据分析技术意义寥寥。...7.数据挖掘现在相关的书籍已经比较多了,可见一文中推荐的几本书。与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。...缺失值：na.omit 变量标准化：scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack, unstack 其他：aggregate, merge,reshape 9、与数据挖掘软件Weka

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