社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)逐步成为数据挖掘领域的又一新宠。SNA的本质是利用各样本间的关系（故也成为关系网络）来分析整体样本的群落现象，并分析出样本点在群落形成的作用以及群落间的关系。利用Ｒ语言中的igraph包实现SNA。...
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2015-01-03 15:56:31
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数据挖掘：
数据挖掘从字面上就已经很好理解了，就是从一堆数据中，挖掘出一些有用的信息来的过程。比如说，我们的搜索数据，如果某个地区大部分人都在搜索MH370，表示他们在关注这个事情。我们就可以推荐一些安全知识，飞机知识过去。同样的也可能会有蜡烛销售高潮，提前给他们提供便利。这个就是数据挖掘的工作内容。
数据挖掘这些书的主要内容，数据有多少种，什么是有效数据，数...
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2015-01-03 14:42:59
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http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3227271.html数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性...
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2015-01-03 14:33:32
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scikit-learn是一个用于机器学习的 Python 模块，建立在SciPy基础之上.主要特点：操作简单、高效的数据挖掘和数据分析无访问限制，在任何情况下可重新使用建立在NumPy、SciPy 和 matplotlib基础上使用商业开源协议——BSD许可证重要链接：官方源代码报告：https:...
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2015-01-03 14:31:43
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背景 支持向量机（SVM）背后的数学知识比较复杂，之前尝试过在网上搜索一些资料自学，但是效果不佳。所以，在我的数据挖掘工具箱中，一直不会使用SVM这个利器。最近，台大林轩田老师在Coursera上的机器学习技法课程上有很详细的讲授SVM的原理，所以机会难得，一定要好好把握这次机会，将SVM背后的原理...
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2015-01-02 22:25:56
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一、聚类：聚类也称之为自动分类，是一种无监督的学习方法。算法的原则是基于度量数据对象之间的相似性或相异性，将数据对象集划分为多个簇；相比较于分类技术，聚类只需要较少的专家知识(领域知识)，就可以自动发掘数据集中的群组。
二、基本的聚类方法包括：
1、划分方法：该方法通常基于距离使用迭代重定位技术，通过将一个对象移入另外一个簇并更新簇心，典型的算法有K-均值算法和K-中心点算法(二者的主要区别在...
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2015-01-02 17:37:52
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新浪微博数据挖掘食谱之六： 元素篇 (提取微博元素)...
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2015-01-02 11:04:00
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新浪微博数据挖掘食谱之五： 保存篇 (json mongodb格式)...
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2015-01-01 08:59:39
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