下图摘自：http://blog.163.com/qianshch@126/blog/static/48972522201092254141315/ 主要的聚类方法可以划分为以下几类： 划分方法 层次方法 ...

大致扫了一遍，具体的代码基本都没看了，毕竟我还不懂python，并且在手机端的排版，这些代码没法看。 有收获，至少了解到以下几点： 一、 Python的语法挺有意思的 ...

1 离群点和离群点分析 1.2 离群点的类型 a.全局离群点 显著偏离数据集中的其余对象，最简单的一类离群点。 检测方法：找到一个合适 ...

第七章、异常值检测（离群点挖掘） 概述： 一般来说，异常值出现有各种原因，比如数据集因为数据来自不同的类、数据测量系统误差而收到损害。根据异常值的检测，异常值与原始数据集中的常规数据显著不同。开发了多种解决方案来检测他们，其中包括基于模型的方法(Model-based ...

第二章、频繁模式、关联规则和相关规则挖掘 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，基础算法有Apriori算法和FP-Growth算法。 1.关联模式和关联规则 1.1 模式和模式发现（频繁模式可以有以下几种形式 ...

第4章　　分类:基本概念、决策树与模型评估 　　分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的应用。例如：根据电子邮件的标题和内容检查出垃圾邮件，根据核磁共振扫描的结果区分肿瘤是恶性的还是良性的，根据星系的形状对它们进行分析。 　　本章介绍分类的基本概念 ...

R语言数据挖掘方法及应用 第1篇 起步篇：R语言数据挖掘入门并不难 1 数据挖掘与R语言概述 1.1 为什么要学习数据挖掘和R语言 1.2 什么是数据挖掘 1.3 数据挖掘能给出什么 1.3.1 数据挖掘结果有哪些呈现方式 1.3.2 数据挖掘结果有哪些基本特征 1.4 数据挖掘 ...

一些概念与定义 　　数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。 　　数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。通常，数据仓库用称做数据立方体（data cube ...