《数据科学：R语言实战》一1.5　总结

本节书摘来自异步社区《数据科学：R语言实战》一书中的第1章，第1.5节，作者 【美】Dan Toomey（丹·图米），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

1.5 总结

本章探讨了聚类分析、异常检测及关联规则。“聚类分析”部分使用了K-means聚类、K-medoids聚类、分层聚类、期望最大化及密度估计。“异常检测”部分通过使用内置R函数发现了异常值，并开发出自己的专用R函数。“关联规则”部分使用了apriori功能包，用以确定数据集中的关联。

下一章我们会涉及序列的数据挖掘。

R语言实战——Cox 比例风险回归模型 COX比例风险模型（cox proportional-hazards model）是英国统计学家D.R.COX于1972年提出的一种半参数回归模型，它可同时研究多个风险因素和事件结局发生情况、发生时间的关系，从而克服了简单生存分析中单因素限制的不足。
这是之前使用R语言完成的一道简单的数据统计题目链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27092971 完成之后心理还是有点小得意的。
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