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第1章 模式的数据挖掘1

1.1 聚类分析2

1.1.1 K-means聚类3

1.1.2 K-medoids聚类7

1.1.3 分层聚类12

1.1.4 期望最大化15

1.1.5 密度估计21

1.2 异常检测24

1.2.1 显示异常值25

1.2.2 计算异常28

1.3 关联规则30

1.4 问题33

1.5 总结34

第2章 序列的数据挖掘35

2.1 模式35

2.1.1 Eclat36

2.1.2 arulesNBMiner40

2.1.3 Apriori43

2.1.4 用TraMineR确定序列47

2.1.5 序列相似点54

2.2 问题57

2.3 总结57

第3章 文本挖掘59

3.1 功能包60

3.1.1 文本处理60

3.1.2 文本集群69

3.2 问题80

3.3 总结80

第4章 数据分析——回归分析81

4.1 功能包81

4.1.1 简单回归81

4.1.2 多次回归88

4.1.3 多变量回归分析94

4.1.4 稳健回归100

4.2 问题106

4.3 总结106

第5章 数据分析——相关性107

5.1 功能包107

5.1.1 基本相关性108

5.1.2 可视化相关性112

5.1.3 协方差114

5.1.4 皮尔森相关性117

5.1.5 多分格相关性118

5.1.6 四分相关性122

5.1.7 异构相关矩阵126

5.1.8 部分相关性128

5.2 问题129

5.3 总结129

第6章 数据分析——聚类131

6.1 功能包131

6.2 K-means聚类132

6.2.1 示例132

6.2.2 Medoids集群140

6.2.3 cascadeKM函数142

6.2.4 基于贝叶斯定理信息选取集群144

6.2.5 仿射传播聚类146

6.2.6 用于估测集群数量的间隙统计量149

6.2.7 分级聚类151

6.3 问题153

6.4 总结154

第7章 数据可视化——R图形155

7.1 功能包155

7.1.1 交互式图形156

7.1.2 latticist功能包160

7.1.3 ggplot2功能包169

7.2 问题180

7.3 总结181

第8章 数据可视化——绘图183

8.1 功能包183

8.2 散点图183

8.2.1 回归线187

8.2.2 lowess线条188

8.2.3 scatterplot函数189

8.2.4 Scatterplot矩阵192

8.2.5 密度散点图197

8.3 直方图和条形图200

8.3.1 条形图200

8.3.2 直方图203

8.3.3 ggplot2203

8.3.4 词云204

8.4 问题206

8.5 总结206

第9章 数据可视化——三维207

9.1 功能包207

9.2 生成三维图形208

9.2.1 Lattice Cloud——三维散点图212

9.2.2 scatterplot3d215

9.2.3 scatter3d216

9.2.4 cloud3d218

9.2.5 RgoogleMaps220

9.2.6 vrmlgenbar3D221

9.2.7 大数据223

9.2.8 研究方向228

9.3 问题234

9.4 总结234

第10章 机器学习实战235

10.1 功能包235

10.2 数据集236

10.2.1 数据划分240

10.2.2 模型241

10.2.3 train方法254

10.3 问题264

10.4 总结264

第11章 用机器学习预测事件265

11.1 自动预测功能包265

11.1.1 时间序列266

11.1.2 SMA函数272

11.1.3 分解函数273

11.1 4指数平滑法274

11.1.5 预测277

11.1.6 霍尔特指数平滑法281

11.2 问题293

11.3 总结293

第12章 监督学习和无监督学习295

12.1 功能包296

12.1.1 监督学习296

12.1.2 无监督学习316

12.2 问题327

12.3 总结327