MATLAB數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)(具有

Contents?目 錄
前 言
基礎(chǔ)篇
第1章 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ) 2
1.1 某知名連鎖餐飲企業(yè)的困惑 2
1.2 從餐飲服務(wù)到數(shù)據(jù)挖掘 3
1.3 數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù) 4
1.4 數(shù)據(jù)挖掘的建模過程 4
1.4.1 定義挖掘目標(biāo) 5
1.4.2 數(shù)據(jù)取樣 5
1.4.3 數(shù)據(jù)探索 7
1.4.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理 7
1.4.5 挖掘建模 7
1.4.6 模型評(píng)價(jià) 7
1.5 常用的數(shù)據(jù)挖掘建模工具 8
1.6 小結(jié) 9
第2章 MATLAB數(shù)據(jù)分析工具箱簡(jiǎn)介 10
2.1 MATLAB的安裝 10
2.2 MATLAB使用入門 11
2.2.1 MATLAB R2014a操作界面 11
2.2.2 MATLAB常用操作 13
2.3 MATLAB數(shù)據(jù)分析工具箱 17
2.4 配套附件使用設(shè)置 18
2.5 小結(jié) 19
第3章 數(shù)據(jù)探索 20
3.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析 20
3.1.1 缺失值分析 21
3.1.2 異常值分析 21
3.1.3 一致性分析 24
3.2 數(shù)據(jù)特征分析 24
3.2.1 分布分析 24
3.2.2 對(duì)比分析 27
3.2.3 統(tǒng)計(jì)量分析 29
3.2.4 周期性分析 31
3.2.5 貢獻(xiàn)度分析 31
3.2.6 相關(guān)性分析 34
3.3 MATLAB主要數(shù)據(jù)的探索函數(shù) 38
3.3.1 統(tǒng)計(jì)特征函數(shù) 38
3.3.2 統(tǒng)計(jì)作圖函數(shù) 40
3.4 小結(jié) 45
第4章 數(shù)據(jù)預(yù)處理 46
4.1 數(shù)據(jù)清洗 47
4.1.1 缺失值處理 47
4.1.2 異常值處理 50
4.2 數(shù)據(jù)集成 50
4.2.1 實(shí)體識(shí)別 51
4.2.2 冗余屬性識(shí)別 51
4.3 數(shù)據(jù)變換 51
4.3.1 簡(jiǎn)單的函數(shù)變換 51
4.3.2 規(guī)范化 52
4.3.3 連續(xù)屬性離散化 54
4.3.4 屬性構(gòu)造 57
4.3.5 小波變換 57
4.4 數(shù)據(jù)規(guī)約 60
4.4.1 屬性規(guī)約 60
4.4.2 數(shù)值規(guī)約 64
4.5 MATLAB主要的數(shù)據(jù)預(yù)處理函數(shù) 67
4.6 小結(jié) 71
第5章 挖掘建模 72
5.1 分類與預(yù)測(cè) 72
5.1.1 實(shí)現(xiàn)過程 72
5.1.2 常用的分類與預(yù)測(cè)算法 74
5.1.3 回歸分析 74
5.1.4 決策樹 80
5.1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 85
5.1.6 分類與預(yù)測(cè)算法評(píng)價(jià) 90
5.1.7 MATLAB主要分類與預(yù)測(cè)算法函數(shù) 94
5.2 聚類分析 97
5.2.1 常用的聚類分析算法 97
5.2.2 KMeans聚類算法 98
5.2.3 聚類分析算法評(píng)價(jià) 103
5.2.4 MATLAB主要聚類分析算法函數(shù) 103
5.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則 107
5.3.1 常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 107
5.3.2 Apriori算法 108
5.4 時(shí)序模式 113
5.4.1 時(shí)間序列算法 113
5.4.2 時(shí)間序列的預(yù)處理 114
5.4.3 平穩(wěn)時(shí)間序列分析 115
5.4.4 非平穩(wěn)時(shí)間序列分析 118
5.4.5 MATLAB主要時(shí)序模式算法函數(shù) 129
5.5 離群點(diǎn)檢測(cè) 131
5.5.1 離群點(diǎn)的檢測(cè)方法 132
5.5.2 基于統(tǒng)計(jì)模型的離群點(diǎn)的檢測(cè)方法 133
5.5.3 基于聚類的離群點(diǎn)的檢測(cè)方法 135
5.6 小結(jié) 138
實(shí)戰(zhàn)篇
第6章 電力企業(yè)的竊漏電用戶自動(dòng)識(shí)別 140
6.1 背景與挖掘目標(biāo) 140
6.2 分析方法與過程 143
6.2.1 數(shù)據(jù)抽取 144
6.2.2 數(shù)據(jù)探索分析 144
6.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 147
6.2.4 構(gòu)建專家樣本 151
6.2.5 構(gòu)建模型 152
6.3 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 158
6.4 拓展思考 159
6.5 小結(jié) 159
第7章 航空公司的客戶價(jià)值分析 160
7.1 背景與挖掘目標(biāo) 160
7.2 分析方法與過程 161
7.2.1 數(shù)據(jù)抽取 164
7.2.2 數(shù)據(jù)探索分析 164
7.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 166
7.2.4 模型構(gòu)建 170
7.3 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 175
7.4 拓展思考 176
7.5 小結(jié) 176
第8章 中醫(yī)證型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 177
8.1 背景與挖掘目標(biāo) 177
8.2 分析方法與過程 178
8.2.1 數(shù)據(jù)獲取 180
8.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 182
8.2.3 模型構(gòu)建 186
8.3 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 189
8.4 拓展思考 190
8.5 小結(jié) 190
第9章 基于水色圖像的水質(zhì)評(píng)價(jià) 191
9.1 背景與挖掘目標(biāo) 191
9.2 分析方法與過程 192
9.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 193
9.2.2 構(gòu)建模型 196
9.2.3 水質(zhì)評(píng)價(jià) 199
9.3 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 200
9.4 拓展思考 202
9.5 小結(jié) 202
第10章 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)站智能推薦服務(wù) 203
10.1 背景與挖掘目標(biāo) 203
10.2 分析方法與過程 205
10.2.1 數(shù)據(jù)抽取 208
10.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 208
10.2.3 構(gòu)建模型 214
10.3 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 220
10.4 拓展思考 221
10.5 小結(jié) 221
第11章 應(yīng)用系統(tǒng)負(fù)載分析與磁盤容量預(yù)測(cè) 222
11.1 背景與挖掘目標(biāo) 222
11.2 分析方法與過程 224
11.2.1 數(shù)據(jù)抽取 225
11.2.2 數(shù)據(jù)探索分析 225
11.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 225
11.2.4 構(gòu)建模型 228
11.3 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 235
11.4 拓展思考 236
11.5 小結(jié) 237
第12章 面向網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)聯(lián)度分析 238
12.1 背景與挖掘目標(biāo) 238
12.2 分析方法與過程 240
12.2.1 數(shù)據(jù)抽取 240
12.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 241
12.2.3 構(gòu)建模型 241
12.3 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 254
12.4 拓展思考 255
12.5 小結(jié) 256
第13章 家用電器用戶行為分析及事件識(shí)別 257
13.1 背景與挖掘目標(biāo) 257
13.2 分析方法與過程 258
13.2.1 數(shù)據(jù)抽取 259
13.2.2 數(shù)據(jù)探索分析 260
13.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 260
13.2.4 模型構(gòu)建 271
13.2.5 模型檢驗(yàn) 273
13.3 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 275
13.4 拓展思考 276
13.5 小結(jié) 278
第14章 基于基站定位數(shù)據(jù)的商圈分析 279
14.1 背景與挖掘目標(biāo) 279
14.2 分析方法與過程 281
14.2.1 數(shù)據(jù)抽取 282
14.2.2 數(shù)據(jù)探索分析 282
14.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 283
14.2.4 構(gòu)建模型 287
14.3 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 290
14.4 拓展思考 291
14.5 小結(jié) 291
第15章 氣象與輸電線路的缺陷關(guān)聯(lián)分析 292
15.1 背景與挖掘目標(biāo) 292
15.2 分析方法與過程 296
15.2.1 數(shù)據(jù)抽取 297
15.2.2 數(shù)據(jù)探索分析 297
15.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 304
15.2.4 模型構(gòu)建 307
15.3 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 312
15.4 拓展思考 313
15.5 小結(jié) 315
提高篇
第16章 基于MATLAB的數(shù)據(jù)挖掘二次開發(fā) 318
16.1 混合編程應(yīng)用體驗(yàn)——TipDM數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái) 318
16.1.1 建設(shè)目標(biāo) 318
16.1.2 模型構(gòu)建 319
16.1.3 模型發(fā)布 321
16.1.4 模型調(diào)用 323
16.1.5 模型更新 323
16.2 二次開發(fā)過程 323
16.2.1 接口算法編程 324
16.2.2 用Library Compiler創(chuàng)建Java組件 324
16.2.3 安裝MATLAB運(yùn)行時(shí)環(huán)境 326
16.2.4 JDK環(huán)境及設(shè)置 327
16.2.5 接口函數(shù)的調(diào)用 327
16.3 小結(jié) 329
參考文獻(xiàn) 330