R语言数据挖掘2.1　关联规则和关联模式概述

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2.1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"华章计算机"公众号查看. 第2章 频繁模式.关联规则和相关规则挖掘 本章中,我们将首先学习如何用R语言挖掘频繁模式.关联规则及相关规则.然后,我们将使用基准数据评估所有这些方法以便确定频繁模式和规则的兴趣度.本章内容主要涵盖以下几个主题: 关联规则和关联模式概述 购物篮分析 混合关联规则挖掘

第2章 频繁模式.关联规则和相关规则挖掘 本章中,我们将首先学习如何用R语言挖掘频繁模式.关联规则及相关规则.然后,我们将使用基准数据评估所有这些方法以便确定频繁模式和规则的兴趣度.本章内容主要涵盖以下几个主题: 关联规则和关联模式概述 购物篮分析 混合关联规则挖掘 序列数据挖掘 高性能算法 关联规则挖掘算法可以从多种数据类型中发现频繁项集,包括数值数据和分类数据.根据不同的适用环境,关联规则挖掘算法会略有差异,但大多算法都基于同一个基础算法,即Apriori算法.另一个基础算法称为FP-Gro

Preface 前 言 世界各地的统计学家和分析师正面临着处理许多复杂统计分析项目的迫切问题.由于人们对数据分析领域的兴趣日益增加,所以R语言提供了一个免费且开源的环境,非常适合学习和有效地利用现实世界中的预测建模方案.随着R语言社区的不断发展及其大量程序包的不断增加,它具备了解决众多实际问题的强大功能. R编程语言诞生已经有数十年了,它已经变得非常知名,不但被社区的科学家而且被更广泛的开发者社区所熟知.它已经成长为一个强大的工具,可以帮助开发者在执行数据相关任务时生成有效且一致的源代码.由于R

数据分析与决策技术丛书 R语言数据挖掘 Learning Data Mining with R ［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔(Bater Makhabel) 著 李洪成 许金炜 段力辉 译 图书在版编目(CIP)数据 R语言数据挖掘 / (哈)贝特·麦克哈贝尔(Bater Makhabel)著:李洪成,许金炜,段力辉译. -北京:机械工业出版社,2016.9 (数据分析与决策技术丛书) 书名原文:Learning Data Mining with R ISBN 978-7-111-54769-

Preface 前 言 世界各地的统计学家和分析师正面临着处理许多复杂统计分析项目的迫切问题.由于人们对数据分析领域的兴趣日益增加,所以R语言提供了一个免费且开源的环境,非常适合学习和有效地利用现实世界中的预测建模方案.随着R语言社区的不断发展及其大量程序包的不断增加,它具备了解决众多实际问题的强大功能. R编程语言诞生已经有数十年了,它已经变得非常知名,不但被社区的科学家而且被更广泛的开发者社区所熟知.它已经成长为一个强大的工具,可以帮助开发者在执行数据相关任务时生成有效且一致的源代码.由于R

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"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集,若数据集的某些维度存在概念层次关系,则需要对该数据集进行多层次关联规则挖掘.对事物数

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"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.源数据集是一个巨大的数据记录,购物篮分析的目的发现源数据集中不同项之间的关联关系. 2

本节书摘来自华章出版社<R语言数据挖掘>一书中的第1章,第1.3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"华章计算机"公众号查看. 1.3 数据挖掘 数据挖掘就是在数据中发现一个模型,它也称为探索性数据分析,即从数据中发现有用的.有效的.意想不到的且可以理解的知识.有些目标与其他科学,如统计学.人工智能.机器学习和模式识别是相同的.在大多数情况下,数据挖掘通常被视为一个算法问题.聚类.分类.关联

本节书摘来自华章出版社<R语言数据挖掘>一书中的第1章,第1.4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"华章计算机"公众号查看. 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