【内容简介】 数据挖掘技术已经广泛用于政府机关、银行、保险、零售、电信、医药和研究领域。最近，越来越多的数据挖掘工作开始使用R工具来完成，R是一个用于统计计算和制图的免费软件。在最近的调查中，R已经被评为数据挖掘领域最流行的工具。本书介绍将R语言用于数据挖掘应用（从学术研究到工业应用），从大量数据中提取出有用知识的各种实用方法。 本书面向数据挖掘领域的研究人员、数据挖掘方向的研究生，以及数据挖掘工程师和分析师，对于学习数据挖掘课程的学生来说具有巨大的参考价值，对于参加数据挖掘与分析的行业培训课程的人来说是非常有用的资料。 本书主要特色 ●　介绍了R用于数据挖掘应用的案例，涵盖了最常用的数据挖掘技术。 ●　提供了代码示例和数据，以便读者可以轻松地学习数据挖掘技术。 ●　现实应用中的特色案例研究有助于读者将学到的技术应用到自己的工作和研究中。

“如果你想学习如何用一款统计专家和数据挖掘专家所开发的免费软件包，那就选这本书吧。本书包括大量实际案例，它们充分体现了R软件的广度和深度。” —— Bernhard Pfahringer, 新西兰怀卡托大学 本书利用大量给出必要步骤、代码和数据的具体案例，详细描述了数据挖掘的主要过程和技术，广泛涵盖数据大小、数据类型、分析目标、分析工具等方面的各种具有挑战性的问题。 本书的支持网站（http://www.liaad.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/）给出了案例研究的所有代码、数据集以及R函数包。 本书特色 通过仔细选择的案例涵盖了主要的数据挖掘技术。 给出的代码和方法可以方便地复制或者改编后应用于自己的问题。 不要求读者具有R、数据挖掘或统计技术的基础知识。 包含R和MySQL基础知识的简介。 提供了对数据挖掘技术的特性、...(展开全部)

R是一种适用于统计分析计算和图像处理的语言，受S语言和Scheme语言影响发展而来。早期R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不做任何修改地在R环境下运行。R的语法来自Scheme，作为一款诞生于20世纪90年代的语言，R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。本书从实际应用出发，结合实例及应用场景，深入浅出地介绍了R语言应用的相关知识：R语言的安装及使用、数据对象与数据读写、常用数据管理、图形探索、高级绘图工具及常用的建模算法在R语言中的实现方式。书中以R语言的函数应用为主，先介绍了函数的应用场景及使用格式，再给出函数的应用实例，最后对函数的运行结果做出了解释，将掌握函数应用的所需知识点按照实际使用的流程展示出来。

R是一种适用于统计分析计算和图像处理的语言，受S语言和Scheme语言影响发展而来。早期R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不做任何修改地在R环境下运行。R的语法来自Scheme，作为一款诞生于20世纪90年代的语言，R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。本书从实际应用出发，结合实例及应用场景，深入浅出地介绍了R语言应用的相关知识：R语言的安装及使用、数据对象与数据读写、常用数据管理、图形探索、高级绘图工具及常用的建模算法在R语言中的实现方式。书中以R语言的函数应用为主，先介绍了函数的应用场景及使用格式，再给出函数的应用实例，最后对函数的运行结果做出了解释，将掌握函数应用的所需知识点按照实际使用的流程展示出来。

数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。

数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。

数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术，其应用领域及前景不可估量。R 是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件，《数据挖掘：R语言实战》侧重使用R 进行数据挖掘，重点讲述了R 的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对R 软件进行深入潜出和全面的介绍，以便读者能深刻理解R 的精髓并能快速、高效和灵活地掌握使用R 进行数据挖掘的技巧。 通过《数据挖掘：R语言实战》，读者不仅能掌握使用R 及相关的算法包来快速解决实际问题的方法，而且能得到从实际问题分析入手，到利用R 进行求解，以及对挖掘结果进行分析的全面训练。 《数据挖掘：R语言实战》适用于计算机、互联网、机器学习、信息、数学、经济金融、管理、运筹、统计以及有关理工科专业的本科生、研究生使用，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮...(展开全部)

本书介绍数据挖掘理论与应用过程。在基础理论部分，主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘的预处理、聚类分析、分类和回归算法、关联规则挖掘、异常检测；在应用部分，结合通信行业、Web内容挖掘等具体实例讨论数据挖掘方法的实际应用。本书附录中特别介绍了数据挖掘10个经典算法和10个挑战问题。

本书介绍数据挖掘理论与应用过程。在基础理论部分，主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘的预处理、聚类分析、分类和回归算法、关联规则挖掘、异常检测；在应用部分，结合通信行业、Web内容挖掘等具体实例讨论数据挖掘方法的实际应用。本书附录中特别介绍了数据挖掘10个经典算法和10个挑战问题。

文本是一种特殊的非结构化数据，在当今的大数据时代，其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件，对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章，内容包括：走进文本数据挖掘，R语言快速入门，字符串的基本处理，用好正则表达式，导入各类文本数据，对各类文本数据进行预处理，文本特征提取的4种方法，基于机器学习的文本分类方法，文本情感分析，文本可视化，文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应用案例和程序源代码引导读者高效学习。本书适合对文本数据挖掘感兴趣的学生、科研人员和数据科学从业者阅读。同时，本书还可以作为工具书，为需要经常进行文本数据挖掘的读者提供快速检索。