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第1章 数据挖掘和Clementine使用概述1

1.1数据挖掘的产生背景1

1.2什么是数据挖掘8

1.3 Clementine软件概述23

第2章 Clementine的数据读入和数据集成41

2.1变量类型41

2.2读入数据43

2.3生成实验方案53

2.4数据集成55

第3章 Clementine的数据理解65

3.1变量说明65

3.2数据质量的评估和调整71

3.3数据的排序81

3.4数据的分类汇总85

3.5用户报表87

第4章 Clementine的数据准备94

4.1变量变换94

4.2变量派生102

4.3数据精简113

4.4数据筛选117

4.5数据准备的其他工作122

第5章 Clementine的基本分析133

5.1数值型变量的基本分析133

5.2两分类型变量相关性的研究145

5.3两总体的均值比较157

5.4 RFM分析166

第6章 Clementine的数据精简173

6.1变量值的离散化处理173

6.2特征选择184

6.3因子分析191

第7章 分类预测：Clementine的决策树206

7.1决策树算法概述207

7.2 Clementine的C5.0算法及应用212

7.3 Clementine的分类回归树及应用238

7.4 Clementine的CHAID算法及应用258

7.5 Clementine的QUEST算法及应用264

7.6模型的对比分析266

第8章 分类预测：Clementine的人工神经网络275

8.1人工神经网络算法概述276

8.2 Clementine的B-P反向传播网络282

8.3 Clementine的B-P反向传播网络的应用296

8.4 Clementine的径向基函数网络及应用301

第9章 分类预测：Clementine的支持向量机306

9.1支持向量分类的基本思路306

9.2支持向量分类的基本原理310

9.3支持向量回归317

9.4支持向量机的应用321

第10章 分类预测：Clementine的Logistic回归分析325

10.1 Logistic回归分析概述325

10.2二项Logistic回归分析326

10.3二项Logistic回归分析的应用335

10.4多项Logistic回归分析及应用346

第11章 分类预测：Clementine的判别分析353

11.1距离判别法354

11.2 Fisher判别法356

11.3贝叶斯判别法359

11.4判别分析的应用360

第12章 分类预测：Clementine的贝叶斯网络373

12.1贝叶斯方法基础373

12.2贝叶斯网络概述377

12.3 TAN贝叶斯网络380

12.4马尔科夫毯网络386

12.5贝叶斯网络的应用389

第13章 探索内部结构：Clementine的聚类分析397

13.1聚类分析的一般问题397

13.2 Clementine的K-Means聚类及应用398

13.3 Clementine的两步聚类及应用407

13.4 Clementine的Kohonen网络聚类及应用416

13.5基于聚类分析的离群点探索427

第14章 探索内部结构：Clementine的关联分析435

14.1简单关联规则及其有效性436

14.2 Clementine的Apriori算法及应用442

14.3 Clementine的GRI算法及应用450

14.4 Clementine的序列关联及应用455

参考文献466