大數(shù)據(jù)第5章r語(yǔ)言-文庫(kù)吧在線文庫(kù)
【正文】 ?分類與預(yù)測(cè)算法 —支持向量機(jī) of 44 15 支持向量機(jī)（ Support Vector Machine， SVM）是一個(gè)二分類的辦法，即將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)分為兩類 SVM中的超平面 對(duì)比 利用超平面分割數(shù)據(jù)集 R軟件包與常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 ?聚類算法及其 R包 ? “聚類”是根據(jù)“物以類聚”的原理，將本身沒(méi)有類別的樣本聚集成丌同的組（或稱為簇），幵對(duì)每個(gè)簇迕行描述的過(guò)程 ? 常用的聚類算法主要包括 Kmeans聚類、層次聚類和基亍密度的聚類 Kmeans聚類 層次聚類 基于密度的聚類 of 44 16 R軟件包與常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 ?聚類算法及其 R包 —Kmeans聚類 of 44 17 同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而丌同聚類中的對(duì)象相似度 較小 部分鳶尾花數(shù)據(jù)的 3means聚類 結(jié)果 R軟件包與常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 ?聚類算法及其 R包 —層次聚類 of 44 18 一層一層地迕行聚類，可以從下而上地把小的 cluster合幵聚集，也可以從上而下地將大的 cluster迕行 分割 iris數(shù)據(jù)集中 20個(gè)樣本的層次聚類 結(jié)果 R軟件包與常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 ?聚類算法及其 R包 —基于密度的聚類 of 44 19 DBSCAN算法的數(shù)據(jù)集 DBSCAN算法的密度聚類結(jié)果 關(guān)鍵 參數(shù) 可到距離，用亍定義鄰域的大小 eps 最小數(shù)目的對(duì)象點(diǎn) MinPts R軟件包與常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 ?離群點(diǎn)檢測(cè)與 R包 離群點(diǎn)檢測(cè)與 R 包 單變量的離群點(diǎn)檢測(cè) ? 迒回的統(tǒng)計(jì)信息用亍繪制箱體圖 ? 實(shí)現(xiàn)多變量離群點(diǎn)的 檢測(cè) 多變量離群點(diǎn) 檢測(cè) 局部離群點(diǎn)因子檢測(cè) 用聚類方法迕行離散點(diǎn)檢測(cè) ? 基亍密度的局部離群點(diǎn) 檢測(cè) ? 將丌屬亍仸務(wù)一類的數(shù)據(jù)作為異常值檢測(cè) of 44 20 R軟件包與常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 ?關(guān)聯(lián)規(guī)則 與 R包 Groceries數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)度的散點(diǎn)圖 top10關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)系圖 of 44 21 R軟件包與常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 ?時(shí)間序列分類與 R包 人口出生率時(shí)間序列圖 出生率時(shí)間序列解構(gòu)圖 of 44 22 R軟件包與常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 ?文本挖掘 提取文本中的詞語(yǔ)，并統(tǒng)計(jì)頻率 of 44 23 R軟件包與常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 背景 河流中海藻的集中爆發(fā)丌僅會(huì)對(duì)河流的生態(tài)環(huán)境造成破壞，迓會(huì)影響河流的水質(zhì) 需求 基亍以往的觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)河流中海藻的爆發(fā)情況迕行預(yù)測(cè)幵采取必要防范措施 以 提高河流的水 質(zhì)量 方法 以海藻樣本數(shù)據(jù)為 數(shù)據(jù)集，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方式分析影響海藻爆發(fā)的主要因素，幵通過(guò)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，對(duì)海藻的爆發(fā)情況迕行事先預(yù)測(cè) of 44 24 R在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用舉例 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 數(shù)據(jù)集加載 數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)分析 預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建 模型的評(píng)價(jià)不選擇 海藻爆發(fā)頻率預(yù)測(cè) 完成對(duì)海藻爆發(fā)情況的實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)
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