R语言数据挖掘方法及应用 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　大数据不仅意味着数据的积累、存储与管理，更意味着大数据的分析。数据挖掘无可争议地成为当今大数据分析的核心利器。R语言因彻底的开放性策略业已跻身数据挖掘工具之首列。本书以“R语言数据挖掘入门并不难”为开篇，总览了数据挖掘的理论和应用轮廓，明确了R语言入门的必备知识和学习路线，并展示了数据挖掘的初步成果，旨在使读者快速起步数据挖掘实践。后续围绕数据挖掘应用的四大核心方面，安排了数据预测篇：立足数据预测未知，数据分组篇：发现数据中的自然群组，数据关联篇：发现数据的内在关联性，离群数据探索篇：发现数据中的离群点。每篇下各设若干章节，各章节从简单易懂且具代表性的案例问题入手，剖析理论方法原理，讲解R语言实现，并给出案例的R语言数据挖掘代码和结果解释。本书内容覆盖之广泛，原理讲解之通俗，R语言实现步骤之详尽，在国内外同类书籍中尚不多见。相关数据资料及电子教案，可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载。

作者简介

　　薛薇，中国人民大学副教授，教研室主任，资深作者。主要著作：《SPSS统计分析方法及应用》、《SPSSMODOLER数据挖掘方法及应用》。

目录

第一篇 起步篇：R语言数据挖掘入门并不难
第1章 数据挖掘与R语言概述
【本章学习目标】
1．1 为什么要学习数据挖掘和R语言
1．2 什么是数据挖掘
1．3数据挖掘能给出什么
1．3．1数据挖掘结果有哪些呈现方式
1．3．2 数据挖掘结果有哪些基本特征
1．4 数据挖掘能解决什么问题
1．4．1 数据预测
1．4．2 发现数据的内在结构
1．4．3 发现关联性
1．4．4 模式诊断
1．5 数据挖掘解决问题的思路
1．6数据挖掘有哪些典型的商业应用
1．6．1 数据挖掘在客户细分中的应用
1．6．2 数据挖掘在客户流失分析中的应用
1．6．3 数据挖掘在营销响应分析中的应用
1．6．4 数据挖掘在交叉销售中的应用
1．6．5 数据挖掘在欺诈甄别中的应用
1．7 R语言入门需要知道什么
1．7．1 什么是R的包
1．7．2 如何获得 R
1．7．3 R如何起步
1．7．4 R的基本操作和其他
【本章附录】
第2章 R语言数据挖掘起步：R对象和数据组织
【本章学习目标】
2．1 什么是R的数据对象
2．1．1 R的数据对象有哪些类型
2．1．2 如何创建和访问R的数据对象
2．2 如何用R的向量组织数据
2．2．1 创建只包含一个元素的向量
2．2．2 创建包含多个元素的向量
2．2．3 访问向量中的元素
2．3 如何用R的矩阵组织数据
2．3．1 创建矩阵
2．3．2 访问矩阵中的元素
2．4 如何用R的数据框组织数据
2．4．1 创建数据框
2．4．2 访问数据框
2．5 如何用R的数组、列表组织数据
2．5．1 创建和访问数组
2．5．2 创建和访问列表
2．6 R数据对象的相互转换
2．6．1 不同存储类型之间的转换
2．6．2 不同结构类型之间的转换
2．7 如何将外部数据组织到R数据对象中
2．7．1 将文本数据组织到R对象中
2．7．2 将SPSS数据组织到R对象中
2．7．3 将数据库和Excel表数据组织到R对象中
2．7．4 将网页表格数据组织到R对象中
2．7．5 R有哪些自带的数据包
2．7．6 如何将R对象中的数据保存起来
2．8 R程序设计需哪些必备知识
2．8．1 R程序设计涉及哪些基本概念
2．8．2 R有哪些常用的系统函数
2．8．3 用户自定义函数提升编程水平
2．8．4 如何提高R程序处理的能力
2．9 R程序设计与数据整理综合应用
2．9．1 综合应用一：数据的基本处理
2．9．2 综合应用二：如何将汇总数据还原为原始数据
【本章附录】
第3章 R语言数据挖掘初体验：对数据的直观印象
【本章学习目标】
【案例与思考】
3．1 数据的直观印象
3．1．1 R的数据可视化平台是什么?
3．1．3 R的图形边界和布局
3．1．2 R的图形组成和图形参数
3．1．4 如何修改R的图形参数？
3．2如何获得单变量分布特征的直观印象
3．2．1核密度图：车险理赔次数的分布特点是什么？
3．2．2 小提琴图：不同车型车险理赔次数的分布有差异吗？
3．2．3克利夫兰点图：车险理赔次数存在异常吗？
3．3如何获得多变量联合分布的直观印象
3．3．1 曲面图和等高线图
3．3．2 二元核密度曲面图：投保人年龄和车险理赔次数的联合分布特点是什么？
3．3．3 雷达图：不同区域气候特点有差异吗？
3．4如何获得变量间相关性的直观印象
3．4．1 马赛克图：车型和车龄有相关性吗？
3．4．2 散点图：这些因素会影响空气湿度吗？
3．4．3 相关系数图：淘宝各行业商品成交指数有相关性吗？
3．5如何获得GIS数据的直观印象
3．5．1 绘制世界地图和美国地图
3．5．2 绘制中国行政区划地图
3．5．3 依据地图绘制热力图：不同省市的淘宝女装成交指数有差异吗？
3．7如何获得文本词频数据的直观印象：政府工作报告中有哪些高频词?
【本章附录】
第二篇 数据预测篇：立足数据预测未知
第4章 基于近邻的分类预测：与近邻有趋同的选择！
【本章学习目标】
【案例与思考】
4．1近邻分析： K-近邻法
4．1．1 K-近邻法中的距离
4．1．2 K-近邻法中的近邻个数
4．1．3 R的K-近邻法和模拟分析
4．1．4 K-近邻法应用：天猫成交顾客的分类预测
4．2 K-近邻法的适用性及特征选择
4．2．1 K-近邻法的适用性
4．2．2 特征选择：找到重要变量
4．3基于变量重要性的加权K-近邻法
4．3．1 基于变量重要性的加权K-近邻法的基本原理
4．3．2 变量重要性判断应用：天猫成交顾客预测中的重要变量
4．4基于观测相似性的加权K-近邻法
4．4．1 加权K-近邻法的权重设计
4．4．2 加权K-近邻法的距离和相似性变换
4．4．3 加权K-近邻法的R实现
4．4．4加权K-近邻法应用：天猫成交顾客的分类预测
【本章附录】
第5章 基于规则的分类和组合预测：给出易懂且稳健的预测！
【本章学习目标】
【案例与思考】
5．1决策树概述
5．1．1 什么是决策树？
5．1．2 决策树的几何意义是什么？
5．1．3 决策树的核心问题
5．2 分类回归树的生长过程
5．2．1 分类树的生长过程
5．2．2 回归树的生长过程
5．2．3损失矩阵对分类树的影响
5．3 分类回归树的剪枝
5．3．1 最小代价复杂度的测度
5．3．2 分类回归树后剪枝过程
5．3．3 分类回归树的交叉验证剪枝
5．4 分类回归树的R实现和应用
5．4．1 分类回归树的R实现
5．4．2 分类回归树的应用：提炼不同消费行为顾客的主要特征
5．5 建立分类回归树的组合预测模型：给出稳健的预测
5．5．1 袋装技术
5．5．2 袋装技术的R实现
5．5．3 袋装技术的应用：稳健定位目标客户
5．5．4 推进技术
5．5．5 推进技术的R实现
5．5．6 推进技术的应用：稳健定位目标客户
5．6 随机森林：具有随机性的组合预测
5．6．1 什么是随机森林？
5．6．2 随机森林的R实现
5．6．3 随机森林的应用：稳健定位目标客户
【本章附录】
第6章 基于神经网络的分类预测：给出高精确的预测！
【本章学习目标】
【案例与思考】
6．1 人工神经网络概述
6．1．1 人工神经网络和种类
6．1．2 节点：人工神经网络的核心处理器
6．1．3 建立人工神经网络的一般步骤
6．1．4感知机模型：确定连接权重的基本策略
6．2 B-P反向传播网络：最常见的人工神经网络
6．2．1 B-P反向传播网络的三大特点
6．2．2 B-P反向传播算法：确定连接权重
6．2．3 学习率：影响连接权重调整的重要因素
6．3 B-P反向传播网络的R实现和应用
6．3．1 neuralnet包中的neuralnet函数
6．3．2 neuralnet函数的应用：精准预测顾客的消费行为
6．3．3 利用ROC曲线确定概率分割值
6．3．4 nnet包中的nnet函数
【本章附录】
第7章 基于支持向量的分类预测：给出最大把握的预测！
【本章学习目标】
【案例与思考】
7．1 支持向量分类概述
7．1．1支持向量分类的基本思路：确保把握程度
7．1．2支持向量分类的三种情况
7．2理想条件下的分类：线性可分时的支持向量分类
7．2．1如何求解超平面
7．2．1如何利用超平面进行分类预测
7．3 一般条件下的分类：广义线性可分时的支持向量分类
7．3．1如何求解超平面
7．3．2 可调参数的意义：把握程度和精度的权衡
7．4 复杂条件下的分类：线性不可分时支持向量分类
7．4．1 线性不可分的一般解决途径和维灾难问题
7．4．2 支持向量分类克服维灾难的途径
7．5 多分类的支持向量分类：二分类的拓展
7．6 支持向量回归：解决数值预测问题
7．6．1 支持向量回归与一般线性回归：目标和策略
7．6．2 支持向量回归的基本思路
7．7 支持向量机的R实现及应用
7．7．1支持向量机的R实现
7．7．2 利用R模拟线性可分下的支持向量分类
7．7．3 利用R模拟线性不可分下的支持向量分类
7．7．4 利用R模拟多分类的支持向量分类
7．7．5 支持向量分类应用：天猫成交顾客的预测
【本章附录】
第三篇 数据分组篇：发现数据中的自然群组
第8章 常规聚类：直观的数据全方位自动分组
【本章学习目标】
【案例与思考】
8．1 聚类分析概述
8．1．1聚类分析目标：发现数据中的“自然小类”
8．1．2 有哪些主流的聚类算法？
8．2基于质心的聚类：K-Means聚类
8．2．1 K-Means聚类中的距离测度：体现全方位性
8．2．2 K-Means聚类过程：多次自动分组
8．2．3 K-Means聚类的R实现和模拟分析
8．2．4 K-Means聚类的应用：环境污染的区域划分
8．3 PAM聚类：改进的K- Means聚类
8．3．1 PAM聚类过程
8．3．2 PAM聚类的R实现和模拟分析
8．3基于联通性的聚类：层次聚类
8．3．1 层次聚类的基本过程：循序渐进的自动分组
8．3．2 层次聚类的R实现和应用：环境污染的区域划分
8．4基于统计分布的聚类：EM聚类
8．4．1 基于统计分布的聚类出发点：有限混合分布
8．4．2 EM聚类：如何估计类参数和聚类解
8．4．3 EM聚类的R实现和模拟分析
8．4．4 EM聚类的应用：环境污染的区域划分
【本章附录】
第9章 特色聚类：数据分组还可以这样做！
【本章学习目标】
【案例与思考】
9．1 BIRCH聚类概述
9．1．1 BRICH聚类有哪些特点？
9．1．2 聚类特征和聚类特征树：BIRCH聚类的重要策略
9．1．3 BIRCH的聚类过程：由存储空间决定的动态聚类
9．1．4 BRICH聚类的R实现
9．1．5 BRICH聚类应用：两期岗位培训的比较
9．2 SOM网络聚类概述
9．2．1 SOM网络聚类设计出发点
9．2．2 SOM网络的拓扑结构和聚类原理
9．2．3 SOM网络聚类的R实现
9．2．4 SOM网络聚类应用：手写邮政编码识别
9．2．5 拓展SOM网络：红酒品质预测
9．3基于密度的聚类模型：DBSCAN聚类
9．3．1 DBSCAN聚类原理：密度可达性是核心
9．3．2 DBSCAN聚类的R实现
9．3．3 DBSCAN聚类的模拟分析
【本章附录】
第四篇 数据关联篇：发现数据的内在关联性
第10章 发现数据中的关联特征：关联是推荐的依据！
【本章学习目标】
【案例与思考】
10．1 简单关联规则及其测度
10．1．1 什么是简单关联规则？
10．1．2 如何评价简单关联规则的有效性？
10．1．3如何评价简单关联规则的实用性？
10．2 Apriori算法：发现简单关联规则的高效算法
10．2．1 搜索频繁项集：Apriori算法的重中之重
10．2．2依频繁项集产生简单关联规则：水到渠成
10．2．3 Apriori算法的R实现和应用示例
10．2．4 简单关联的可视化R实现和应用示例
10．3 Eclat算法：更快速地发现频繁项集
10．3．1 Eclat算法原理：对等类是核心
10．3．2 Eclat算法的R实现和应用示例
10．4 简单关联分析应用：商品推荐
10．4．1 发现连带销售商品
10．4．2 顾客选择性倾向对比
10．5 序列关联分析及SPADE算法：发现数据中的时序关联性
10．5．1 序列关联中有哪些基本概念？
10．5．2 SPADE算法：发现序列关联规则的高效算法
10．5．3 序列关联分析的R实现及应用示例
10．6 序列关联分析应用：发现网民的浏览习惯
第11章 复杂网络分析初步：基于关系的研究！
【本章学习目标】
【案例与思考】
11．1 网络的定义表示及构建：复杂网络分析的第一步！
11．1．1 网络的图论定义及R实现
11．1．2 网络的矩阵表示方式及R实现
11．1．3 R的网络数据文件和建立网络对象
11．1．4 R的网络可视化
11．2 网络节点重要性的测度：谁是网络的“主导”？
11．2．1度和测地线距离
11．2．2点度中心度和接近中心度：节点“中心”作用的测度
11．2．3中间中心度：节点“枢纽”作用的测度
11．2．4节点重要性的其他方面：结构洞和关节点、特征向量中心度和PageRank得分
11．3 网络子群构成特征研究：找到网络中的“小团体”！
11．3．1二元关系和三元关系及R实现
11．3．2 派系和k-核及R实现
11．3．3 社区和组件及R实现
11．4 网络整体特征刻画：整体关系是这样的！
11．4．1 网络整体特征的测度
11．4．2 网络特征的各种分布和度量
11．5 主要网络类型及特点：多姿多彩的网络世界！
11．5．1 规则网络及特点
11．5．2 随机网络及特点
11．5．3 小世界网络及特点
11．5．4 无标度网络及特点
【本章附录】
第五篇 离群数据探索篇：发现数据中的离群点
第12章模式甄别：诊断异常数据！
【本章学习目标】
【案例与思考】
12．1 模式甄别方法和评价概述
12．1．1 模式甄别方法
12．1．2 模式甄别结果及评价：风险评分
12．2 模式甄别的无监督侦测方法及应用示例
12．2．1 依概率侦测模式及R应用示例
12．2．2 依距离侦测模式：DB方法及R应用示例
12．2．3 依密度侦测模式：LOF方法及R应用示例
12．3 模式甄别的有监督侦测方法及应用示例
12．3．1 朴素贝叶斯分类法及示例
12．3．2 Logistic回归及示例
12．3．3 非平衡数据集的SMOTE处理
12．4 模式甄别的半监督侦测方法及应用示例
12．4．1 半监督分类：自训练分类模型
12．4．2 自训练分类模型的R实现及应用示例
【本章附录】

前言/序言

　　大数据时代不仅仅意味着数据的积累、存储与管理，更意味着对数据的建模与分析。数据挖掘无可争议地成为当今大数据分析的核心利器。
　　尽管早在20世纪末数据挖掘的概念就被提出来，但数据挖掘的蓬勃应用其实才刚刚起步。这不仅得益于数据挖掘不断汲取并集成机器学习、统计学和可视化等学科领域的研究成果，理论日趋成熟，得益于大数据环境基础和大数据分析需求，更得益于开放性的数据挖掘应用实施平台。
　　因采取彻底的开放性策略，R语言已成为近年来出类拔萃的数据挖掘工具之一。其特点主要是：开源性，即可以免费下载并升级；全面性，即数据挖掘方法丰富全面，覆盖面广泛；操作简便性，即直接采用函数调用相关算法，且通过简单编程可完成复杂的数据处理和方法拓展；可扩展性，即R语言通过网络社区平台，吸引越来越多的专家学者和应用人员成为R的开发者，为R语言不断增添更有效、更前沿的数据挖掘方法。所以，R语言是一款应用前景广阔的数据挖掘工具。
　　本书以R语言数据挖掘入门并不难为起步篇，总览了数据挖掘的理论轮廓，厘清了相关概念，明确了R语言入门的必备知识和深入学习路线，并给出了对数据的直观印象这个R语言数据挖掘的初步成果。旨在使读者在没有相关知识储备的情况下，也能够快速起步数据挖掘实践。后续，本书围绕数据挖掘应用的四大核心方面，安排了数据预测篇：立足数据预测未知，数据分组篇：发现数据中的自然群组，数据关联篇：发现数据的内在关联性，离群数据探索篇：发现数据中的离群点。每篇下各设若干章节，每个章节从简单的案例问题入手，剖析理论方法原理，讲解R语言实现，给出案例的R语言数据挖掘代码和结果解释。覆盖内容之广泛，R实现步骤之详尽，都是国内外同类书籍中不多见的。这是本书的特点之一。
　　我们认为“道”和“术”的结合，无论对数据挖掘的初学者还是应用实践者都是必要的。“道”是数据挖掘方法，“道”是原理，此原理不是数学公式的简单罗列，而是透彻的知识认知。所以，本书希望努力给出“道”的直观阐述，并以尽量准确、简短和通俗的语言，将“道”体现在章节的主副题目上，使读者一目了然。“术”是数据挖掘的R代码，“术”是操作，此操作不是R函数的简单呈现，而是算法实现和应用的通用模板，是帮助读者实现数据挖掘实践的有效工具。所以，本书力图利用R语言模拟充分直观展现“道”，并通过有代表性的数据案例，画龙点睛地阐明R的“术”。每章都配有案例数据和R程序代码，使读者不但知其然，更知其所以然和如何然。此外，各章均以附录形式给出本章涉及的R函数列表，方便读者查阅。这是本书的特点之二。
　　进一步，目前R语言包的数量已多达7000多个，且还在快速增长。R的开放性决定了可能有诸多包都可以实现相同的数据挖掘算法。对此，本书选择R中主流的且被有效验证和广泛使用的包，既保证经典性也兼顾有效性，同时也解决了初学者因陷于众多R的“包”围中而无从下手的问题。这是本书的特点之三。
　　最后，对R语言数据挖掘的初学者，建议按照本书章节结构，循序渐进地学习，并参照书中示例，边学边做，加深概念理解和提升R语言熟练度。对有一定R语言基础或数据挖掘应用经验的学习者，因本书各篇和章节具有相对独立性，采用“以数据为导向”和“以问题为导向”的有针对性的R语言数据挖掘学习策略均是可行的。
　　本书适合高等院校相关专业的本科生和研究生学习使用，也适合商业企业、科研机构、政府管理部门等相关人员阅读参考。感谢付强、高峰、何建成、王晓静、肖伟、黄玉婷、陈笑语等同仁同学对本书的贡献和宝贵建议。书中不妥和错误之处，诚望读者不吝指正。
　　薛薇
　　于中国人民大学统计学院

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