Classifiers___Bagging+Knn

应用背景 数据   ：两个月之内 40000个客户的15个数据字段   包含客户的 地          理位置，职业，职级，年收入，。。。。。。    购买过得产品 目的：对新客户进行推荐一个适合该客户的产品， 对老客户推荐可能再购买的产品 数据处理    数据清洗：   describe 每个特征统计分析       方差     -分析缺陷特征和波动性                 空值赋值为  “-1 “              -  保证模型的可使用    数据归一化：eg：邮编 相似度不高 根据一线二线….进行划分  – 特征的重要性 关键技术特征选择    随机森林：  判断特征的重要性 ：思考为何重要性高     AHP    ：  迭代设置每个特征的权重 模型选择   ：根据数据量数量，是否有标签，分类or回归选取 关于模型选择时候我想用协同过滤  但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的   是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么？

数据挖掘经典算法，频繁项集挖掘经典算法，TWOPHASE算法，源码中有详细注释

主要内容为R语言环境下的社交网络数据挖掘，附有源代码和数据，并包含案例所使用的PPT和相关文献。(The main content is under R locales social network data mining, with the source code and data, and includes cases PPT and related documentation used.)

r语言中关联规则代码实现 运用arulesViz包和arules包中的apriori函数(Code Implementation of Association Rule)

说明：  

ap算法完成ap聚类操作 需要输入参数为数据集 偏向参数 输出结果为聚类数目(The AP algorithm completes the AP clustering operation, the input parameter is the data set bias parameter, and the output result is the number of clusters)

周志华 机器学习 第三章 python 参考答案(Zhou Zhihua machine learning third chapter Python reference answer)

Clustering the data with Density-Based Scan Algorithm with Noise (DBSCAN)

請用星號( )排列出下列的 p箭 星號 D案,輸入 Y料 ne txt中的第一行為箭 的上下高度(必為奇數),第二行為 D案的總寬度()

说明：  用于轴承大数据的故障诊断和数据挖掘，可将轴承的振动信息进行数组分析，获得预测模型，准确率较高(It can be used for fault diagnosis and data mining of bearing big data. It can analyze the vibration information of bearing by array and obtain the prediction model with high accuracy)