数据挖掘与R语言～2026年春季学期

数据挖掘与R语言

期末复习——核心知识点总结

数据挖掘与R语言

第22讲：关联规则（二）——参数调优、可视化与购物篮分析实战

数据挖掘与R语言

第21讲：关联规则与Apriori算法

数据挖掘与R语言

第20讲：K均值聚类（K-Means Clustering）

数据挖掘与R语言

第19讲：层次聚类（二）——标准化、聚类画像与实战

数据挖掘与R语言

第18讲：层次聚类（Hierarchical Clustering）

数据挖掘与R语言

第17讲：集成学习——随机森林

数据挖掘与R语言

第16讲：决策树与回归树——回归决策树

数据挖掘与R语言

第15讲：决策树与回归树——分类决策树

数据挖掘与R语言

第14讲：逻辑回归——多变量建模与变量筛选

数据挖掘与R语言

第13讲：逻辑回归——原理与初步实操

数据挖掘与R语言

第12讲：对数回归与分类自变量

数据挖掘与R语言

第11讲：多元线性回归

数据挖掘与R语言

第10讲：简单线性回归

数据挖掘与R语言

第9讲：统计基础

数据挖掘与R语言

第8讲：数据可视化 ~ Part 2

数据挖掘与R语言

第7讲：数据可视化 ~ Part 1

数据挖掘与R语言

第6讲：tidyverse 数据操作 ~ Part 2

数据挖掘与R语言

第5讲：tidyverse 数据操作 ~ Part 1

数据挖掘与R语言

第4讲：Markdown 语法

数据挖掘与R语言

第3讲：控制语句与函数

数据挖掘与R语言

第2讲：数据类型与数据对象

数据挖掘与R语言

第1讲：数据挖掘概述与R语言环境搭建