图书介绍
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- 张良均，杨坦，肖刚，徐圣兵，刘晓勇，薛云，胡晓辉，樊哲，云伟标，王路，徐英刚，刘名军，姜亚君，廖晓霞，李白冰著 著
- 出版社： 北京：机械工业出版社
- ISBN：9787111504351
- 出版时间：2015
- 标注页数：330页
- 文件大小：36MB
- 文件页数：343页
- 主题词：Matlab软件
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图书目录
基础篇2
第1章 数据挖掘基础2
1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2
1.2 从餐饮服务到数据挖掘3
1.3 数据挖掘的基本任务4
1.4 数据挖掘的建模过程4
1.4.1 定义挖掘目标5
1.4.2 数据取样5
1.4.3 数据探索7
1.4.4 数据预处理7
1.4.5 挖掘建模7
1.4.6 模型评价7
1.5 常用的数据挖掘建模工具8
1.6 小结9
第2章 MATLAB数据分析工具箱简介10
2.1 MATLAB的安装10
2.2 MATLAB使用入门11
2.2.1 MATLAB R2014a操作界面11
2.2.2 MATLAB常用操作13
2.3 MATLAB数据分析工具箱17
2.4 配套附件使用设置18
2.5 小结19
第3章 数据探索20
3.1 数据质量分析20
3.1.1 缺失值分析21
3.1.2 异常值分析21
3.1.3 一致性分析24
3.2 数据特征分析24
3.2.1 分布分析24
3.2.2 对比分析27
3.2.3 统计量分析29
3.2.4 周期性分析31
3.2.5 贡献度分析31
3.2.6 相关性分析34
3.3 MATLAB主要数据的探索函数38
3.3.1 统计特征函数38
3.3.2 统计作图函数40
3.4 小结45
第4章 数据预处理46
4.1 数据清洗47
4.1.1 缺失值处理47
4.1.2 异常值处理50
4.2 数据集成50
4.2.1 实体识别51
4.2.2 冗余属性识别51
4.3 数据变换51
4.3.1 简单的函数变换51
4.3.2 规范化52
4.3.3 连续属性离散化54
4.3.4 属性构造57
4.3.5 小波变换57
4.4 数据规约60
4.4.1 属性规约60
4.4.2 数值规约64
4.5 MATLAB主要的数据预处理函数67
4.6 小结71
第5章 挖掘建模72
5.1 分类与预测72
5.1.1 实现过程72
5.1.2 常用的分类与预测算法74
5.1.3 回归分析74
5.1.4 决策树80
5.1.5 人工神经网络85
5.1.6 分类与预测算法评价90
5.1.7 MATLAB主要分类与预测算法函数94
5.2 聚类分析97
5.2.1 常用的聚类分析算法97
5.2.2 K-Means聚类算法98
5.2.3 聚类分析算法评价103
5.2.4 MATLAB主要聚类分析算法函数103
5.3 关联规则107
5.3.1 常用的关联规则算法107
5.3.2 Apriori算法108
5.4 时序模式113
5.4.1 时间序列算法113
5.4.2 时间序列的预处理114
5.4.3 平稳时间序列分析115
5.4.4 非平稳时间序列分析118
5.4.5 MATLAB主要时序模式算法函数129
5.5 离群点检测131
5.5.1 离群点的检测方法132
5.5.2 基于统计模型的离群点的检测方法133
5.5.3 基于聚类的离群点的检测方法135
5.6 小结138
实战篇140
第6章 电力企业的窃漏电用户自动识别140
6.1 背景与挖掘目标140
6.2 分析方法与过程143
6.2.1 数据抽取144
6.2.2 数据探索分析144
6.2.3 数据预处理147
6.2.4 构建专家样本151
6.2.5 构建模型152
6.3 上机实验158
6.4 拓展思考159
6.5 小结159
第7章 航空公司的客户价值分析160
7.1 背景与挖掘目标160
7.2 分析方法与过程161
7.2.1 数据抽取164
7.2.2 数据探索分析164
7.2.3 数据预处理166
7.2.4 模型构建170
7.3 上机实验175
7.4 拓展思考176
7.5 小结176
第8章 中医证型关联规则挖掘177
8.1 背景与挖掘目标177
8.2 分析方法与过程178
8.2.1 数据获取180
8.2.2 数据预处理182
8.2.3 模型构建186
8.3 上机实验189
8.4 拓展思考190
8.5 小结190
第9章 基于水色图像的水质评价191
9.1 背景与挖掘目标191
9.2 分析方法与过程192
9.2.1 数据预处理193
9.2.2 构建模型196
9.2.3 水质评价199
9.3 上机实验200
9.4 拓展思考202
9.5 小结202
第10章 基于关联规则的网站智能推荐服务203
10.1 背景与挖掘目标203
10.2 分析方法与过程205
10.2.1 数据抽取208
10.2.2 数据预处理208
10.2.3 构建模型214
10.3 上机实验220
10.4 拓展思考221
10.5 小结221
第11章 应用系统负载分析与磁盘容量预测222
11.1 背景与挖掘目标222
11.2 分析方法与过程224
11.2.1 数据抽取225
11.2.2 数据探索分析225
11.2.3 数据预处理225
11.2.4 构建模型228
11.3 上机实验235
11.4 拓展思考236
11.5 小结237
第12章 面向网络舆情的关联度分析238
12.1 背景与挖掘目标238
12.2 分析方法与过程240
12.2.1 数据抽取240
12.2.2 数据预处理241
12.2.3 构建模型241
12.3 上机实验254
12.4 拓展思考255
12.5 小结256
第13章 家用电器用户行为分析及事件识别257
13.1 背景与挖掘目标257
13.2 分析方法与过程258
13.2.1 数据抽取259
13.2.2 数据探索分析260
13.2.3 数据预处理260
13.2.4 模型构建271
13.2.5 模型检验273
13.3 上机实验275
13.4 拓展思考276
13.5 小结278
第14章 基于基站定位数据的商圈分析279
14.1 背景与挖掘目标279
14.2 分析方法与过程281
14.2.1 数据抽取282
14.2.2 数据探索分析282
14.2.3 数据预处理283
14.2.4 构建模型287
14.3 上机实验290
14.4 拓展思考291
14.5 小结291
第15章 气象与输电线路的缺陷关联分析292
15.1 背景与挖掘目标292
15.2 分析方法与过程296
15.2.1 数据抽取297
15.2.2 数据探索分析297
15.2.3 数据预处理304
15.2.4 模型构建307
15.3 上机实验312
15.4 拓展思考313
15.5 小结315
提高篇318
第16章 基于MATLAB的数据挖掘二次开发318
16.1 混合编程应用体验——TipDM数据挖掘平台318
16.1.1 建设目标318
16.1.2 模型构建319
16.1.3 模型发布321
16.1.4 模型调用323
16.1.5 模型更新323
16.2 二次开发过程323
16.2.1 接口算法编程324
16.2.2 用Library Compiler创建Java组件324
16.2.3 安装MATLAB运行时环境326
16.2.4 JDK环境及设置327
16.2.5 接口函数的调用327
16.3 小结329
参考文献330