数据挖掘与套用
内容简介
《数据挖掘与套用》实例丰富,并附有相应SAS程式,以便于学生儘快理解相关内容并用以解决实际问题。
作者简介
图书目录
第一章 数据挖掘概述
1.1 什幺是数据挖掘
1.2 数据挖掘的套用
1.3 数据挖掘方法论
第二章 数据理解和数据準备
2.1 数据理解
2.2 数据準备
3使用SAS进行数据理解和数据準备:
FNBA信用卡数据
第三章 关联规则挖掘
3.1 关联规则的实际意义
3.2 关联规则的基本概念及Apriori算法
3.3 负关联规则
3.4 序列关联规则
3.5 使用SAS进行关联规则挖掘
第四章 多元统计中的降维方法
4.1 拦成分分析
4.2 探索性因子分析
4.3 多维标度分析
第五章 聚类分析
5.2 A均值聚类法
5.3 层次聚类
6.1 判别分析
6.2 朴素贝叶斯分类算法
6.3 K近邻法
第七章 神经网路
7.1 神经网路架构及基本组成
7.2 误差函式
7.3 神经网路训练算法
7.4 提高神经网路模型的可推广性
7.5 数据预处理
7.6 使用SAS建立神经网路模型
7.7 自组织图
第八章 决策树
8.1 决策树简介
8.3 对缺失数据的处理
8.4 变数选择
第九章 模型评估
9.2 因变数为多分变数的情形
9.3 因变数为连续变数的情形
9.4 使用SAS评估模型
10.1 模型组合
10.2 随机森林
10.3 两阶段模型
参考文献
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丛书信息
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