万本电子书0元读

万本电子书0元读

顶部广告

MATLAB数据分析与挖掘实战电子书 租阅

售       价:¥

纸质售价:¥54.50购买纸书

302人正在读 | 0人评论 6.2

作       者:张良均等

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2015-06-01

字       数:14.4万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

温馨提示:此类商品不支持退换货,不支持下载打印

为你推荐

  • 读书简介
  • 目录
  • 累计评论(0条)
  • 读书简介
  • 目录
  • 累计评论(0条)
  本书共16章,共三篇。基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇(第6~15章),重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序进行的,在建模过程关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇(第16章),介绍了基于MATLAB二次开发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具,并以此工具为例详细介绍了基于MATLAB接口完成数据挖掘二次开发的各个步骤,使读者体验到通过MATLAB实现数据挖掘二次开发的强大魅力。 本书共16章,共三篇。基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理行了介绍。实战篇(第6~15章),重对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序行的,在建模过程关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇(第16章),介绍了基于MATLAB二次发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具,并以此工具为例详细介绍了基于MATLAB口完成数据挖掘二次发的各个步骤,使读者体验到通过MATLAB实现数据挖掘二次发的强大魅力。
目录展开

前言

基础篇

第1章 数据挖掘基础

1.1某知名连锁餐饮企业的困惑

1.2从餐饮服务到数据挖掘

1.3数据挖掘的基本任务

1.4数据挖掘的建模过程

1.4.1定义挖掘目标

1.4.2数据取样

1.4.3数据探索

1.4.4数据预处理

1.4.5挖掘建模

1.4.6模型评价

1.5常用的数据挖掘建模工具

1.6小结

第2章 MATLAB 数据分析工具箱简介

2.1MATLAB的安装

2.2MATLAB使用入门

2.2.1MATLAB R2014a 操作界面

2.2.2MATLAB 常用操作

2.3MATLAB数据分析工具箱

2.4配套附件使用设置

2.5小结

第3章 数 据 探 索

3.1数据质量分析

3.1.1缺失值分析

3.1.2异常值分析

3.1.3一致性分析

3.2数据特征分析

3.2.1分布分析

3.2.2对比分析

3.2.3统计量分析

3.2.4周期性分析

3.2.5贡献度分析

3.2.6相关性分析

3.3MATLAB主要数据的探索函数

3.3.1统计特征函数

3.3.2统计作图函数

3.4小结

第4章 数据预处理

4.1数据清洗

4.1.1缺失值处理

4.1.2异常值处理

4.2数据集成

4.2.1实体识别

4.2.2冗余属性识别

4.3数据变换

4.3.1简单的函数变换

4.3.2规范化

4.3.3连续属性离散化

4.3.4属性构造

4.3.5小波变换

4.4数据规约

4.4.1属性规约

4.4.2数值规约

4.5MATLAB主要的数据预处理函数

4.6小结

第5章 挖 掘 建 模

5.1分类与预测

5.1.1实现过程

5.1.2常用的分类与预测算法

5.1.3回归分析

5.1.4决策树

5.1.5人工神经网络

5.1.6分类与预测算法评价

5.1.7MATLAB 主要分类与预测算法函数

5.2聚类分析

5.2.1常用的聚类分析算法

5.2.2K-Means 聚类算法

5.2.3聚类分析算法评价

5.2.4MATLAB 主要聚类分析算法函数

5.3关联规则

5.3.1常用的关联规则算法

5.3.2Apriori 算法

5.4时序模式

5.4.1时间序列算法

5.4.2时间序列的预处理

5.4.3平稳时间序列分析

5.4.4非平稳时间序列分析

5.5离群点检测

5.5.1离群点的检测方法

5.5.2基于统计模型的离群点的检测方法

5.5.3基于聚类的离群点的检测方法

5.6小结

实战篇

第6章 电力企业的窃漏电用户自动识别

6.1背景与挖掘目标

6.2分析方法与过程

6.2.1数据抽取

6.2.2数据探索分析

6.2.3数据预处理

6.2.4构建专家样本

6.2.5构建模型

6.3上机实验

6.4拓展思考

6.5小结

第7章 航空公司的客户价值分析

7.1背景与挖掘目标

7.2分析方法与过程

7.2.1数据抽取

7.2.2数据探索分析

7.2.3数据预处理

7.2.4模型构建

7.3上机实验

7.4拓展思考

7.5小结

第8章 中医证型关联规则挖掘

8.1背景与挖掘目标

8.2分析方法与过程

8.2.1数据获取

8.2.2数据预处理

8.2.3模型构建

8.3上机实验

8.4拓展思考

8.5小结

第9章 基于水色图像的水质评价

9.1背景与挖掘目标

9.2分析方法与过程

9.2.1数据预处理

9.2.2构建模型

9.2.3水质评价

9.3上机实验

9.4拓展思考

9.5小结

第10章 基于关联规则的网站智能推荐服务

10.1背景与挖掘目标

10.2分析方法与过程

10.2.1数据抽取

10.2.2数据预处理

10.2.3构建模型

10.3上机实验

10.4拓展思考

10.5小结

第11章 应用系统负载分析与磁盘容量预测

11.1背景与挖掘目标

11.2分析方法与过程

11.2.1数据抽取

11.2.2数据探索分析

11.2.4构建模型

11.3上机实验

11.4拓展思考

11.5小结

第12章 面向网络舆情的关联度分析

12.1背景与挖掘目标

12.2分析方法与过程

12.2.1数据抽取

12.2.2数据预处理

12.2.3构建模型

12.3上机实验

12.4拓展思考

12.5小结

第13章 家用电器用户行为分析及事件识别

13.1背景与挖掘目标

13.2分析方法与过程

13.2.1数据抽取

13.2.2数据探索分析

13.2.3数据预处理

13.2.4模型构建

13.2.5模型检验

13.3上机实验

13.4拓展思考

13.5小结

第14章 基于基站定位数据的商圈分析

14.1背景与挖掘目标

14.2分析方法与过程

14.2.1数据抽取

14.2.2数据探索分析

14.2.3数据预处理

14.2.4构建模型

14.3上机实验

14.4拓展思考

14.5小结

第15章 气象与输电线路的缺陷关联分析

15.1背景与挖掘目标

15.2分析方法与过程

15.2.1数据抽取

15.2.2数据探索分析

15.2.3数据预处理

15.2.4模型构建

15.3上机实验

15.4拓展思考

15.5小结

提高篇

第16章 基于MATLAB 的数据挖掘二次开发

16.1混合编程应用体验——TipDM数据挖掘平台

16.1.1建设目标

16.1.2模型构建

16.1.3模型发布

16.1.4模型调用

16.1.5模型更新

16.2二次开发过程

16.2.1接口算法编程

16.2.2用Library Compiler 创建Java 组件

16.2.3安装MATLAB运行时环境

16.2.5接口函数的调用

16.3小结

参考文献

累计评论(0条) 0个书友正在讨论这本书 发表评论

发表评论

发表评论,分享你的想法吧!

买过这本书的人还买过

读了这本书的人还在读

回顶部