r语言数据挖掘课程论文

附表A1

西安欧亚学院

数据挖掘技术与实验课

程论文

题 目

西安市小寨商圈满意度因子分析

学生姓名 学生学号 所在分院 专 业 班 级 提交日期

李娜 12511500000426 金融学院 经济统计学

统本统计13级管理统计方向

二〇一六年5月

数据挖掘技术与实验课程论文

摘 要（宋体 3号字体 居中加粗） 空一行 在经济全球化的背景下，增强国际竞争力是企业生存的客观要求，也是企业发展壮大的必然选择。??(宋体 小4号字体 行距为“固定值”20磅 )

?? ?? ??

空一行 关键词（宋体 3号字体加粗）：关键词1；关键词2；关键词34号字体）

（宋体 小

数据挖掘技术与实验课程论文

目 录（宋体 三号字体加粗 居中） 空一行 1引言 ............................................................. 1 .

.

.

参考文献 .................................................

一． 收集数据

数据由UCI机器学习数据仓库的一个数据集得到，数据集名称为“Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set ”,包括乳房肿块镇抽吸活检图像的数字化的多项测度值，这些值代表出现在数字化图像中的细胞核的特征。

乳腺癌数据包括569例细胞活检案例，每个案例有32个特征。一个特征是识别号码，一个特征是癌症诊断结果，其他30个特征是数值型的实验室测量结果。

癌症诊断结果用编码“M”表示恶性，用编码“B”表示良性。

30个数值型测量结果由数字化细胞核的10个不同特征的均值、标准差、最大值构成，这10个特征包括：

a) radius (mean of distances from center to points on the perimeter) b) texture (standard deviation of gray-scale values) c) perimeter d) area

e) smoothness (local variation in radius lengths) f) compactness (perimeter^2 / area - 1.0)

g) co

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大数据、机器学习、数据挖掘

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重点：机器学习总结之各算法常用包和函数 标签：机器学习常用算法包及函数

2016-02-09 13:43 32人阅读评论(0) 收藏举报 分类：

机器学习（55） 作者同类文章X

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目录(?)[+]

基本操作常用函数及包 一线性回归 二主成分分析 三贝叶斯

S3 method for

多元统计分析课程论文

基于因子分析的广东省可持续发

展水平综合评价

院系：经济学院统计系 专业： 数量经济学 姓名： 龙湘萍 学号： 1330111003

2014年3月6日

摘 要

随着经济的快速发展以及由此带来的各种环境问题的突出，可持续发展的重要性变得愈发明显，我国对于各地区的可持续发展也更加重视。本文利用广东省年鉴提供的各可持续发展指标的数据，基于因子分析对广东省2012的可持续发展水平作出了综合评价，并对广东省在可持续发展存在的问题给出适当的建议。

【关键词】可持续发展；综合评价；因子分析

目录

引言 ............................................................................................... 1

一、可持续发展指标的选取 .......................................................... 2

（一）构建可持续发展指标体系的原则 ...................................................... 2 （二）广东省可

多元统计分析课程论文

基于因子分析的广东省可持续发

展水平综合评价

院系：经济学院统计系 专业： 数量经济学 姓名： 龙湘萍 学号： 1330111003

2014年3月6日

摘 要

随着经济的快速发展以及由此带来的各种环境问题的突出，可持续发展的重要性变得愈发明显，我国对于各地区的可持续发展也更加重视。本文利用广东省年鉴提供的各可持续发展指标的数据，基于因子分析对广东省2012的可持续发展水平作出了综合评价，并对广东省在可持续发展存在的问题给出适当的建议。

【关键词】可持续发展；综合评价；因子分析

目录

引言 ............................................................................................... 1

一、可持续发展指标的选取 .......................................................... 2

（一）构建可持续发展指标体系的原则 ...................................................... 2 （二）广东省可

试验设计及数据挖掘技术课程设计

（2011年11月10日）

一、均匀设计试验方案的构造（10/每小项，共20分）

已知一试验有四个因素，他们的试验范围及因素水平见表1： 表1、因素水平表 NO. X1 X2 X3 X4 1 20 80 200 120 2 25 85 250 125 3 30 90 300 130 4 35 95 350 135 5 40 400 140 6 45 450 145 7 50 150 8 55 155 9 60 160 10 65 165 11 70 170 12 75 1、请给出12拟水平的因素水平表 NO. X1 X2 X3 X4

2、请给出12拟水平的试验方案 NO. X1 X2 X3 X4

二、回归分析建模（15分/每小项，共30分）

表2、试验方案及结果 No. 1

1 20 80 200 120 2 25 80 200 125 3 30 80 250 130 4 35 85 250 135 5 40 85 300 140 6 45 85 300 145 7 50 90 350 150 8 55 90 350 155

数据挖掘课程教学大纲

课程名称：数据挖掘 课程名称：Loosen Data 课程编号：103186 课程类型：专业课 学 时：36

适用专业：统计学专业本科 先修课程：概率论、数理统计等 一、课程的性质、目的与任务

本课程是统计学专业的一门重要的专业课程。通过学习，使学生理解数据挖掘的基本流程，掌握数据挖掘的基本理论和技术，熟悉数据挖掘成果的显示；掌握数据挖掘的基本方法，能熟练地应用数据挖掘技术对现实数据进行有效的分析；结合相关统计软件能从大量统计数据中获取有价值的信息。

二、课程的内容（包括理论教学和实践教学）及学时分配 讲习题课 课 36 教 学 环 节 课 时 安 排 讨论实验上实课程毕业设计（论课 课 机 习 设计 文） 其它 合计 36 第一部分 总论（6学时） 【目的要求】

了解数据挖掘的基本概念和该课程的基本内容。 【教学内容】

数据挖掘的基本概念，包括统计数据分析的基本方法、数据库、统计建模等。

第二部分 数据挖掘的基本流程（6学时） 【目的要求】

了解数据挖掘在各部门应用的特点；熟悉数据挖掘的基本流程；掌握数据清洗、提取训练集的基本方法。 【教学内容】

数据挖掘在各部门应用的特

数据挖掘课程实验指导

董春玲

实验课程名称： 数据挖掘技术 英 文 名 称： the Techniques of Data Mining 课 程 编 号： 4144316 学院、专业、年级： 人口˙资源与环境学院 地理信息系统专业 教师所在单位： 人口˙资源与环境学院

山东师范大学实验教学指导

内容概要

一、SQL Server 2000 Analysis Services体系结构 二、SQL Server Analysis Serivices数据挖掘方法

1. 微软决策树的基本概念 2. 微软决策树的挖掘参数 3. 微软聚类算法

三、零售业数据挖掘系统的设计

1. 零售业（超市）的数据挖掘需求分析 2. 数据挖掘流程

3．零售行业的数据挖掘系统设计 4. 数据挖掘模型设计 5．数据仓库设计

四、数据挖掘模型的建构

1. 创建和连接数据库 2. 建立多维数据集（立方体）

主要内容：在建立多维数据集的基础上，分别完成基于数据仓库（OLAP多维数据集）、关系属据库，以及分别基于微软决策树、微软聚类算法的数据

统计软件及应用课程设计

-----虫情危害预测

学 院： 班 级： 学 号： 姓 名： 指导老师：

目录

一．背景与意义.................................................................................................... 2 二．问题重述......................................................................................................... 2 三．方法简介......................................................................................................... 2

(一).判别分析................................................................................................ 2 (二)

数据挖掘报告

1

乳腺癌的分析

摘要

此次实验的目的主要是研究分类，对乳腺癌的类型良性的还是恶性的进行分类。比较一下什么方法更好。数据共包括699个观测值，每个观测有11个变量。有缺失值。主要是运用了R和SAS两个软件进行分析的。R中用的方法都是数据挖掘中的一些典型方法。SAS中是采用了判别与聚类的方法。原始数据已经将类别分好了，对于分类研究使用不同的方法看一下哪种方法的精度更高。

关键词：数据挖掘方法、判别、聚类

2

一 数据的描述：

a)一共有699个观测，11个变量。

b)变量解释：

\

\肿块的密度 取值1-10 \细胞的大小均匀度 取值1-10 \细胞的形状的均匀度 取值1-10

\边缘部分的黏着度 取值1-10 \单一的上皮细胞的大小 取值1-10 \裸露细胞核 取值1-10 \染色质 取值1-10

\正常的细胞核