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《实用数据挖掘》
本书对面向应用的数据挖掘方法进行了清晰的阐述，包括经典的多元统计方法、贝叶斯多元统计方法、基于机器学习的数据挖掘方法和基于计算的数据挖掘方法等。介绍了数据挖掘领域中许多最新的研究成果，如关联规则、序列规则、图示马尔可夫模型、基于存储的推理、信用风险和Web挖掘等。并详细介绍了选自实际工业项目的6个应用实例，强调了数据挖掘方法的实用性。 本书主要面向计算机科学、信息管理、应用统计学和经济学等专业的高年级本科生和研究生。对实际从事海量数据分析和处理的技术人员也有很好的指导作用和
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pca主成分分析，在多变量选择上效果较好，对数据的主成分进行分析，常用于分类、聚类、实验数据处理-Pca principal component analysis in multivariate selection effect is good, principal component analysis of data, often used in classification, clustering, experimental data processing
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该MVGC工具箱的设计与应用于神经科学实证数据，是一个多变量格兰杰因果分析的新方法。-The MVGC toolbox has been designed with application to empirical neuroscience data in mind，which is a new method for multivariate Granger causality analysis.
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PLS部分最小二乘工具箱,多元数据分析的主分量分析投影，采用的是脉冲对消法。- PLS PLS toolbox, Principal component analysis of multivariate data analysis projection, It uses a pulse of consumer law.
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计算多重分形非趋势波动分析，利用matlab GUI实现的串口编程例子，多元数据分析的主分量分析投影。- Calculate the multifractal trend fluctuation analysis, Use serial programming examples matlab GUI implementation, Principal component analysis of multivariate data analysis projection.
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多元数据分析的主分量分析投影，多姿态，多角度，有不同光照,可以提取一幅图中想要的目标。- Principal component analysis of multivariate data analysis projection, Much posture, multi-angle, have different light, Target can be extracted in a picture you want.
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music高阶谱分析算法，在MATLAB中求图像纹理特征，多元数据分析的主分量分析投影。- music higher order spectral analysis algorithm, In the MATLAB image texture feature, Principal component analysis of multivariate data analysis projection.
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分别介绍了概率与数理统计概述、统计估计、假设检验、方差分析、回归分析、正交试验分析、聚类分析、判别分析和多元数据相关分析等内容，理论与实践相结合，向读者演示了matlab在数理统计中的应用。(It respectively introduces the outline of probability and mathematical statistics, statistical estimation, hypothesis test, variance analysis, regression
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