数据挖掘中的可视化-伊利丹揉脸

数据挖掘中的可视化的笔记

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数据挖掘概论的笔记
分类：离散估计：连续 } 组合使用组合或者关联法则：商场组合购买聚类：将相似的东西分在一类，没有标签，没有对于样本属性先验的TAG描述和可视化：从大数据样本中找到有用的指标——》支持现实生活预测：对于过去的数据进行学习和预测
无所不在的数据和处理方法的笔记
任何数据集都是数据对象的集合数据对象：记录点向量模式事件案例样本观测或者实体（行）属性：变量特性字段特征维（列）行一行通常代表一个客户列代表每条记录里的数据属性的类型：分类（标称序数）数值（区间比率）
数据挖掘概论的笔记
Matlab数据挖掘公开课 matlab技术论坛有视频，PPt，数据源数据挖掘能做什么：分类估计（回归）组合或关联法则聚类描述与可视化异常检验
数据挖掘中的可视化的笔记
为了有效的传达思想概念,美学形式与功能必须齐头并进,通过直观的传达关键的反面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入观察.plot:线性二维图,将数据绘制在坐标轴上并用线链接起来,形成连续的曲线图形.Stem:绘制二维离散序列图.(火柴杆图)Hold:保持当前的绘图Subplot:创建和控制多坐标轴Area:绘制面积图Bar:绘制长条图Hist:回执长条形统计图Polar:绘制坐标图Compass:绘制箭头图,从极坐标中的原点发出的箭头,返回line对象.

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