在本节中,我们将深入探讨R语言在数据挖掘领域的应用,特别关注于“R数据挖掘第四章”的内容。R语言作为一种强大的统计分析工具,在数据挖掘中具有不可替代的地位,不仅因其开源特性,还因其丰富的数据分析包和可视化工具。本章将重点介绍R在数据预处理、模型构建、结果评估等关键技术,以及使用dplyr和tidyr包进行数据操作和整理的方法。同时,还将涵盖机器学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树等的应用,并介绍ggplot2包在数据可视化中的重要性。通过本章的学习,您将能够更好地利用R语言挖掘数据的潜在价值。
R语言数据挖掘 - 深入探索第四章内容
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比较推荐你搭配R 语言数据挖掘那篇一起看,里面有些案例代码也挺实用的。要是你对 MATLAB 熟,就顺带看看MATLAB 教程第四章,换个角度理解也蛮有收获。
哦对了,连续属性的时候别忘了做归一化或者标准化,是你后续还要接模型或者画图的话,不容易出问题。比如收入4200、10000差距大,模型容易偏向高值那一类。
如果你还在懵怎么拆分连续变量,可以照着 PPT 例子自
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比如说 log(y) = a + b*x 这种套路,常见又好用。PPT 里还举了实际模型例子,看着不空洞。而且讲得蛮清晰的,不是那种让你看半天也不懂的风格,适合刚接触 非线性回归的你。
你要是对 Matlab 感兴趣,相关资料还真不少:像用 Fminspleas 拟合的文章,效率还不错;还有直接线性变换实现也挺实用的。顺手能找到一堆可以借鉴的例子。
,这份 PPT 是一个蛮合适的入门材料。如果
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