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正版 大数据背景下数据挖掘及处理分析 李继光,杨迪著 中国海洋
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第一章 大数据时代数据挖掘第一节 大数据概念第二节 大数据的现状与挑战第三节 数据挖掘形式与特点第二章 大数据中数据获取的研究第一节 数据获取组件分析第二节 数据获取探针的原理解析第三节 网页及日志的采集第四节 数据分发中间件的作用第三章 数据的可视化分析第一节 大数据与图形分析第二节 变量分布特征的可视化分析第三节 G19数据的大数据可视化第四节 文本词频数据的可视化第四章 基于R语言的数据挖掘的起步分析第一节 R的数据对象与类型第二节 R的向量、矩阵和数组分析第三节 R数据对象的相互转换第五章 基于R中的聚类分析和判别分析第一节 多种聚类分析的异同第二节 R实现KNN聚类分析第三节 使用R实现系统聚类第四节 使用R实现快速聚类第五节 多种判别分析模型综述第六章 数据挖掘中的模式甄别与网络分析第一节 模式甄别方法和及评价第二节 模式甄别的监督侦测方法第三节 网络节点重要性的测度第四节 网络子群构成特征研究第五节 主要的网络类型特点第七章 知识图谱与图数据挖掘第一节 知识图谱的构建与应用第二节 基于图论的图数据检索方法研究第三节 基于图论的图数据挖掘方法研究第八章 大数据时代机器学习和数据挖掘的对比分析第一节 大数据时代机器学习和数据挖掘的联系与区别第二节 大数据时代机器学习的方式与类型第三节 大数据时代机器学习与数据挖掘应用解析第四节 大数据时代深度学习的实践与发展第九章 数据挖掘的发展趋势和安全隐私第一节 挖掘复杂的数据类型第二节 数据挖掘的其他方法第三节 数据挖掘与社会的影响第四节 大数据的隐私安全第十章 数据挖掘应用分析第一节 金融数据分析的数据挖掘第二节 和电信业的数据挖掘第三节 科学与工程数据挖掘第四节 入侵检测和数据挖掘第五节 数据挖掘与系统参考文献
《大数据背景下数据挖掘及处理分析》内容先对大数据及数据挖掘技术原理进行论述,然后对于数据的获取、可视化分析以及基于R语言的数据分析进行探索,针对数据的甄别模式和知识图谱与图数据挖掘分析,将数据挖掘与机器学习进行对比分析,结合应用实例探索数据挖掘的发展趋势。《大数据背景下数据挖掘及处理分析》可使大家全面了解数据挖掘的技巧,领略大量探索和展示数据的图形功能,从而更加地进行分析与沟通。
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