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大数据挖掘系统方法与实例分析健豪学习笔记一数据挖掘基础数据挖掘的过程定义目标准备数据探索数据趋势分析相互影响分析变量选择重要性排序特征进行变形建立模型模型种类关联回归分类聚类预测异常检测评估模型部署模型数据的可视化相互混合数据的预处理数据清洗缺失值处理删除法线性插值回归插插补法平均值插补中值插补回归插补线性值非线性噪声过滤回归法用一个函数拟合数据来光滑数据均值平滑法对于具有序列特征的变量用临近的若干数据的均值来替代原始数据的方法离群点分析通过聚类等方法来检测离群点并将其删除从而实现去噪的方法小波
大数据挖掘:系统方法与实例分析
steven.zhuo@mathworks.cn
-健豪学习笔记
(一) 数据挖掘基础
1. MATLAB数据挖掘的过程
定义目标)(1
(2) 准备数据
探索数据) (3
趋势分析①.
②.相互影响分析 变量选择(重要性排序).③ 特征进行变形④.
Detect patterns ⑤.
建立模型 )4(.
模型种类:关联、回归、分类、聚类、预测、异常检测 评估模型)(5
部署模型 )6(.
box piehist 2.数据的可视化(、、相互混合)
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