4.5.2　实验实现KNN算法　74

4.6　多类问题　76

4.6.1　原理与应用场景　76

4.6.2　实验实现多类问题　77

第5章　回归模型算法与应用　79

5.1　回归预测问题　80

5.2　线性回归　81

5.2.1　原理与应用场景　81

5.2.2　实验实现线性回归　82

5.3　岭回归和LASSO　84

5.3.1　原理与应用场景　84

5.3.2　实验实现岭回归　87

5.4　逻辑回归　89

5.4.1　原理与应用场景　89

5.4.2　实验实现逻辑回归　91

第6章　无监督学习　94

6.1　无监督学习问题　94

6.1.1　无监督学习　94

6.1.2　聚类分析的基本概念与原理　95

6.2　划分聚类　96

6.2.1　划分聚类　96

6.2.2　K-Means算法　97

6.2.3　实验实现K-Means算法　100

6.3　层次聚类　103

6.3.1　层次聚类算法　103

6.3.2　实验实现层次聚类算法实现　105

6.4　聚类效果评测　106

6.4.1　聚类效果的评测　106

6.4.2　实验实现聚类效果评测　107

6.5　降维　108

6.5.1　降维方法　108

6.5.2　实验实现降维　108

第7章　关联规则　110

7.1　关联规则的概念　111

7.1.1　什么是关联规则？　111

7.2　Apriori算法　112

7.2.1　Apriori算法概念　112

7.2.2　Apriori算法实现原理　113

7.2.3　实验实现Apriori算法　115

7.3　协同过滤　119

7.3.1　协同过滤算法的概念　119

7.3.2　协同过滤（基于用户）　120

7.3.3　协同过滤（基于用户）　122

7.3.4　实验实现协同过滤算法　124

第8章　图像数据分析　129

8.1　图像数据　129

8.2　图像数据分析方法　131

8.3　图像数据分析案例　133

8.3.1　PIL：Python图像处理类库应用示例　133

8.3.2　Numpy图像数据分析示例　138

8.3.3　Scipy图像数据分析示例　141

8.3.4　scikit-image　145

8.3.5　综合练习　150

第　9 章 自然语言处理与NLTK　151

9.1　自然语言处理概述　151

9.1.1　什么是自然语言处理？　151

9.2　NLTK入门基础　152

9.2.1　Python的第三方模块NLTK　152

9.2.2　实验实现词条化　153

9.2.3　实验实现词干还原　154

9.2.4　实验实现词型归并　155

9.2.5　实验实现文本划分　156

9.2.6　实验实现数值型数据的转换　157

9.3　NLTK文本分析　159

9.3.1　实验实现文本分类器　159

9.3.2　实验实现性别判断　161

9.3.3　实验实现情感分析　162

数据挖掘与机器学习 作者简介

吴建生，广西科技师范学院数学与计算机科学学院教授、硕士生导师。数学与计算机科学学院院长，中国计算机学会高级会员、广西人工智能常务理事、广西数学学会常务理事。研究领域为智能计算、机器学习、数据挖掘。获得广西科学技术进步二等奖3项。公开发表研究论文30 多篇，被 SCI、EI 收录论文18 篇，完成软件著作8套，发明专利4个、实用新型专利10多个。

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