數據挖掘之數據規范化
數據規范化處理是數據挖掘的一項基本操作。現實中，數據中不同特征的量綱可能不一致，數值間的差別可能很大，不進行處理可能會影響到數據分析的結果，因此，需要對數據按照一定比例進行縮放，使之落在一個特定的區域，便於進行綜合分析。特別是基於距離的挖掘方法，在建模前一定要對數據進行規范化處理，如SVM ...
原文：Rattle：數據挖掘的界面化操作
R語言是一個自由 免費 源代碼開放的軟件，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。這里的統計計算可以是數據分析 建模或是數據挖掘等，通過無數大牛提供的軟件包，可以幫我們輕松實現算法的實施。 一些讀者覺得R語言零碎的東西太多了，無法記住那么多函數和功能，於是就問R語言有沒有一種類似於SAS之EM或SPSS之Modeler的界面化操作。很幸運，Graham等人特地為 偷懶 的分析師寫了rattle包 ...
2017-03-06 11:40 0 2010 推薦指數：
相關推薦
Python數據挖掘
Python之所以如此流行，原因在於它的數據分析和挖掘方面表現出的高性能，而我們前面介紹的Python大都集中在各個子功能（如科學計算、矢量計算、可視化等），其目的在於引出最終的數據分析和數據挖掘功能，以便輔助我們的科學研究和應用問題的解決。 線性回歸模型 回歸是統計學中最有力的工具 ...
數據挖掘基本流程
對於剛入門的數據挖掘小伙伴們，先要建立一個數據挖掘的流程概念。 首先，我們拿到相應的數據，這個數據有的是通過數據庫，利用hive或者SQL獲取你用於分析的數據；或者直接通過一些上游分析得到的數據(例如通過生物信息分析流程得到的初步結果)。 拿到數據之后，需要先對數據進行一個初步探索，需要去了解數據 ...
什么是數據挖掘
一、前言 文中部分內容來自書籍和網絡，部分內容為自己的理解。希望借助筆記的方式能夠加深自己對該部分知識的掌握，也作為日后回顧的記錄。 二、基本概念 很多小伙伴聽到數據挖掘這四個字的時候很困惑，雖然字面意思大家都知道，但是數據挖掘到底是個什么東西，需要用到什么技術來實現卻並不了解，下面 ...
數據挖掘步驟
一.現在我主要講解數據挖掘的基本規范流程 數據挖掘通常需要數據收集，數據集成，數據規約，數據清理，數據變換，數據挖掘實施過程，模式評估和知識表示 1.數據收集：根據所得的數據，抽象出數據的特征信息，將收集到的信息存入數據庫。選擇一種合適的數據存儲和管理的數據倉庫類型 2.數據集成：把不同來 ...
數據挖掘之pandas
sdata={'語文':89,'數學':96,'音樂':39,'英語':78,'化學':88} #字典向Series轉化 @@ >>> studata=Series(sdata ...
數據挖掘流程
CRISP-DM數據挖掘標准流程 CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining), 即為"跨行業數據挖掘過程標准". 此KDD過程模型於1999年歐盟機構聯合起草. 通過近幾年的發展,CRISP-DM 模型在各種KDD過程模型 ...
數據挖掘筆記(一)
一些概念與定義 數據挖掘是從大量數據中挖掘有趣模式和知識的過程。數據源包括數據庫、數據倉庫、Web、其他信息存儲庫或動態地流入系統的數據。 數據倉庫是一個從多個數據源收集的信息存儲庫，存放在一致的模式下，並且通常駐留在單個站點上。通常，數據倉庫用稱做數據立方體（data cube ...