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《R语言数据挖掘》----1.17 总结

简介:
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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1.17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云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.17 总结

本章讨论了以下主题:

数据挖掘和可用的数据源。

R语言的简要概述以及使用R语言的必要性。

统计学和机器学习,以及它们与数据挖掘关系的描述。

两个标准的行业数据挖掘过程。

数据属性类型和数据测量方法。

数据预处理的3个重要步骤。

数据挖掘算法的可扩展性和效率,以及数据可视化的方法与必要性。

社交网络挖掘、文本挖掘和网络数据挖掘。

关于RHadoop和Map Reduce的简短介绍。

在下面的章节中,我们将学习如何使用R语言来处理数据并实现不同的数据挖掘算法。

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《R语言数据挖掘》——导读
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。
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