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R 语言 基础教程 第6章 分类与预测建模（1）朴素贝叶斯分类，KNN算法，人工神经网络，CART算法，C4.5算法，决策树，回归分析，R语言数据分析

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分类与测分析是数据挖掘的主要技术手段之一,都属于分析数据的形式，至今已在理论和方法上取得了丰硕的研究成果。
1.回归分析
数据分析概念
数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论并对数据加以详细研究和概括总结的过程
广义数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。
狭义数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计结果的过程。
数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类、分类、回归和关联规则挖掘潜在价值的过程。
R数据分析概念
R 语言 基础教程 第6章 分类与预测建模（1）朴素贝叶斯分类，KNN算法，人工神经网络，CART算法，C4.5算法，决策树，回归分析，R语言数据分析_第1张图片
R数据分析流程
R数据分析流程
R 语言 基础教程 第6章 分类与预测建模（1）朴素贝叶斯分类，KNN算法，人工神经网络，CART算法，C4.5算法，决策树，回归分析，R语言数据分析_第2张图片数据分析中的需求分析是数据分析环节的第一步和最重要的一

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