数据挖掘模型

基于贷款数据的分类模型案例 数据: | 姓名 | 年龄 | 收入 | 贷款结果 || -------- | -------- | ------ | -------- || Jones | 年轻 | 低 | 风险 || Bill | 年轻 | 低 | 风险 || Rick Field | 中年 | 低 | 风险 || Caroline Fox | 中年 | 高 | 安全 || Susan Lake | 老年 | 低 | 安全 || Claire Phips | 老年 | 中等 | 安全 | 分类算法: 决策树 分类规则: 如果年龄 = 年轻，则贷款结果 = 风险 如果收入 = 高，则贷款结果 = 安全 如果年龄 = 中年且收入 = 低，则贷款结果 = 风险

概念：探索和分析数据，发现隐藏模式和关系。 模型：描述和预测数据行为的数学或统计框架。 方法：获取和准备数据的过程，以及应用挖掘算法。 算法：用于发现数据中模式和关系的数学过程。

使用R语言进行数据分析和数据挖掘。

作为清华大学出版社出版的经典教材，本书深入浅出地讲解了数据挖掘的核心概念、常用模型以及经典算法，适合不同阶段的数据挖掘学习者阅读。

应用模型测试数据 Start from the root of tree. 有房者 婚姻状态 年收入 YES NO Yes No Married Single, Divorced < 80K> 80K

本书全面解析数据挖掘概念，阐述各类模型，介绍实用方法和先进算法。

基于Agent技术，构建了Multi Agent数据挖掘模型，解决了组织结构、Agent设计和协作问题，提高数据挖掘效率和智能化水平。

该研究提出基于支持向量机的分布式数据挖掘模型 DSVM，以解决分布式环境中数据挖掘遇到的挑战。DSVM 利用特征多叉树来表示分布式数据集的总体特征，并使用壳向量来实现分布式支持向量机的增量更新。实验表明，DSVM 在解决存储开销、效率、安全性和隐私性等问题方面取得了成效。

这本关于数据挖掘的书籍深入探讨了该领域的核心理论和实践。全书共分为 13 章和 2 个附录，涵盖了数据挖掘的基本概念、完整流程、常用工具以及典型应用领域。本书内容严谨权威，结构合理，表述清晰流畅，非常适合作为高等院校数据挖掘课程的教材，也适合相关领域研究人员参考。

这是数据挖掘领域的经典作品，涵盖了定义、模型和技术等关键内容。