DATA MINING Desktop Survival Guide by Graham Williams
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Index

 : 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.5.1.6 | 4.5.1.6 | 4.5.1.6 | 4.5.1.6 | 4.5.2.4.2 | 4.5.2.4.2 | 4.5.2.4.2 | 4.5.2.7 | 4.5.2.7 | 4.5.2.7 | 4.5.2.7 | 4.5.2.7 | 4.5.3.1 | 4.5.3.1 | 4.5.3.1 | 4.5.3.1 | 4.5.3.1 | 4.6.2.2 | 4.6.3.3 | 4.6.3.3 | 4.6.3.3 | 4.8.2 | 4.8.2 | 4.8.2 | 4.8.4.3.4 | 4.8.4.3.4 | 4.8.6.1 | 4.8.6.1 | 5.1.7.7 | 5.12.6 | 5.12.6 | 5.12.6

-Median/MAD : 4.6.1

.Machine : 5.1.7.8.2

.packages : 5.1.6.4

.Platform : 5.1.7.8.2 | 5.1.7.8.2

R : 4.2

R Console : 4.2.1.4

? : 5.1.4

Access

Import data into R : 5.2.6.3

ada : 4.8.5.1 | 4.8.9

AdaBoost : 4.8.5 | 5.10 | 5.10 | 5.10.4 to 5.10.6

Adjusted : 4.5.2.7 | 4.5.2.7 | 4.5.3.1 | 4.5.3.1 | 4.5.3.1 | 4.8.2

Adjustment : 4.8.2 | 4.8.6.1 | 4.8.6.1

Advance Scout : 5.8.5.3

Age : 4.3.3 | 4.3.3 | 4.5.1.6 | 4.5.1.6 | 4.5.1.6 | 4.5.2.7 | 4.5.2.7 | 4.5.2.7 | 4.5.3.1 | 4.6.2.2 | 4.6.3.3 | 4.6.3.3 | 4.8.4.3.4 | 5.8.5.2 | 5.8.5.2

aggregate : 5.2.1.4 | 5.4.2.1

All : 4.9.1

amap : 5.7 | 7.4.2 | 7.4.3 | 7.6

AMD64 : 5.1.8.1

analysis of variance : 5.4.4.9 | 5.4.4.9

Annotate : 4.5.2 | 4.5.2.1

ANOVA : 5.4.4.9 | see analysis of variance

apply : see lapply, mapply, sapply | 5.5.2.5 | 5.5.5.1.1

approxfun : 5.6.1

apriori : 5.5.5.3 | 5.8 | 5.8.5 | 5.8.5.1 | 5.8.5.2 | 5.8.5.2 | 5.8.5.2 | 5.8.5.2 to 5.8.6

arff data files : see data import
arff

args : 5.1.4

array : 5.2.2.2

arrows : 5.3.3

Artificial neural networks : see Neural networks

arules : 4.1.7 | 5.8.1 | 5.8.4 | 5.8.5 | 5.8.5 | 5.8.5.1 | 5.8.5.2 | 5.8.6

as : 5.8.5.2

as.Date : 5.2.1.4 | 5.2.1.4

as.integer : 5.4.2.2

as.logical : 5.5.2.4

as.matrix : 5.1.8.1

as.yearmon : 5.2.1.4

Associate : 4.2.4 | 4.7.3 | 4.7.3.1

association analysis

Apriori : 5.8 to 5.8.6

associations : 10.1.2

at : 5.4.4.4

attach : 5.1.6.1 | 5.2.2.6 | 5.2.4 | 5.3.1 | 5.3.1 | 5.4.4.10

attr : 5.1.7.7

attribute : see variable

audit : 4.2.3 | 4.2.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.4 | 4.5.1.6 | 4.5.1.6 | 4.5.2.4.2 | 4.5.2.7 | 4.6.5.1 | 4.8.2 | 4.8.6.1 | 4.8.6.1 | 4.8.8 | 4.8.8 | 4.9.8 | 4.9.8 | 4.11.3 | 5.4.3.2.4

available.packages : 5.1.6.2

bagging : 7.1 | 7.1 to 7.1.5

barchart : 5.4.4.10 | 5.4.4.10 | 5.4.4.10 to 5.4.4.16

barplot : 5.3.1 | 5.4.1.8 | 5.4.1.8 | 5.4.7.3 | 5.4.7.3

Basics : 4.5.1.3

Baskets : 4.7.3.1

batch model building : 5.12.1

bayesian analysis

Bayes theorem : 7.2.3

bbox : 5.2.8

Believe Num Rows : 4.3.5 | 4.3.5

believeNRows : 5.2.6.1

Benford : 4.5.2.4.2

Benford's Law : 4.5.2.4

binning : 4.6.3.1 | 4.6.3.3 | 5.5.5.3 | 5.5.5.3

bitmap : 5.3.15.3

bmp : 5.3.15.3

Boost : 4.8.5.3 | 5.10.4 | 5.10.4.2

boosting : 4.8.5 | 4.8.5 | 4.8.5 to 4.8.5.3 | 5.10 | 5.10 | 5.10 to 5.10.6 | 10.1

bootstrap aggregating : 7.1

Bootstrapping : 7.3 to 7.3.3

Borgelt : 8.2 to 8.2.2.1

box : 5.3.2

box and whisker plot : see box plot

boxplot : 4.5.2.1 | 4.5.2.1 | 5.3.1 | 5.4.3.2 | 5.4.3.2 | 5.4.3.2.1 | 5.4.3.2.2 | 5.4.3.2.3 | 5.4.3.2.3 | 5.4.5.5 | 5.4.8.2 | 5.4.8.2 | 5.4.8.2.1 | 5.4.8.2.2 | 5.5.2.7

breaks : 5.4.1.10

business intelligence : 4.9.8

bxp : 5.4.3.2.3 | 5.4.3.2.3

c : 5.2.2.1 | 5.2.2.5 | 5.13.1

C4.5 : 9.1 to 9.1.3

capabilities : 5.1.7.8.2

Capital.Gain : 5.8.5.2 | 5.8.5.2

Capital.Loss : 5.8.5.2 | 5.8.5.2 | 5.8.5.2

caret : 5.12.2

cast : 5.4.2.1

caTools : 4.11.3 | 5.3.13 | 5.5.1.1 | 5.10.4

cbind : 5.2.2.5

censored data : 5.12.7

check box : 3.1.5

chron : 5.2.1.4 | 5.4.5.3

Churn : 5.12.6

class : 5.5.2.1.3

Classification

C4.5 : 9.1 to 9.1.3

Conditional trees : 7.5 to 7.5.4

Decision trees : 4.8.4 to 4.8.4.3.7 | 5.9 to 5.9.4 | 9.1 to 9.1.3

K-nearest neighbour : 7.7 to 7.7.2

Kernel methods : 7.12.3 to 7.12.3 to 7.12.3

Naïve Bayes : to 7.2 to 7.2.4

Neural networks : 7.11 to 7.11.3

Support vector machine (SVM) : 7.12.3 to 7.12.3.3

classwt : 5.11.4.1.2

Cleanup : 4.6.5 | 4.6.5.1

Clementine : 9.2 to 9.2.1

clipboard : 5.1.7.2 | 5.2.3.2 | 5.2.7 | 5.2.7 | 5.2.7 | 5.5.4.1

Close : 4.2.6 | 4.2.6

closure : 5.2.1

Cluster : 4.2.4

Clustering

Hierarchical : 7.4.3 to 7.4.6 | 7.6 to 7.6.3

K-means : 5.7 to 5.7.1.1.3 | 7.4.2 to 7.4.2.2.3

cm.colors : 5.3.6 | 5.4.2.5 | 5.4.7.8

col : 5.3.4 | 5.3.6 | 5.4.1.2

coll : 5.1.3

collapse : 5.1.3 | 5.1.3

colnames : 5.2.2.5 | 5.2.2.6 | 5.4.1.1 | 5.4.7 | 5.5.2.4

color : 5.4.1.9

colour : 5.3.6

colSums : 5.5.5.1.1 | 5.5.5.1.1

comment : 5.1.3

complete.cases : 5.5.2.5 | 5.5.2.5

complex : 5.3.13

complex numbers : 5.2.1.1

compress : 5.2.4

Concepts

R : 4.2

AdaBoost : 4.8.5 | 5.10

AMD64 : 5.1.8.1

analysis of variance : 5.4.4.9

ANOVA : 5.4.4.9

associations : 10.1.2

Bagging : 7.1

Benford's Law : 4.5.2.4

Boosting : 4.8.5 | 4.8.5 | 5.10 | 5.10 | 10.1

bootstrap aggregating : 7.1

boxplot : 4.5.2.1 | 5.4.3.2 | 5.4.8.2

check box : 3.1.5

closure : 5.2.1

complex numbers : 5.2.1.1

confusion matrix : 4.9.2.1 | 5.13.2

contingency table : 4.9.2.1 | 5.13.2

correlation : 4.5.4 | 5.4.2.5 | 5.4.7.8

density estimate : 4.5.2.2

exploratory data analysis : 4.5 | 5.4

feature selection : 5.5.7

Flavanoids : 5.4.2.2

functional : 5.1.3

functional language : 5.1.3

Glade : 4.2.1.1

Gnome : 4.2.1.1

GTK+ : 4.2.1.1

histogram : 4.5.2.2

interpreted language : 5.1.3

interquartile range : 4.5.2.1 | 5.4.3.2 | 5.4.8.2

K-Nearest Neighbour : 7.7

kurtosis : 4.5.1.4

mean : 4.5.2.1 | 5.4.3 | 5.4.3.1 | 5.4.3.1 | 5.4.8 | 5.4.8.1 | 5.4.8.1

median : 4.5.2.1 | 5.4.3 | 5.4.3.2 | 5.4.8 | 5.4.8.2

MySQL : 5.2.3

normal distribution : 4.5.2.2

Normalise : 4.6.1

OLAP : 10.1.2

Oracle : 5.2.3

percentile : 4.5.2.1 | 5.4.3.2 | 5.4.8.2

Phenols : 5.4.2.2

pie chart : 5.4.1.4

quartile : 4.5.2.1 | 5.4.3.2 | 5.4.8.2

radio button : 3.1.5

random forest : 4.8.6

SAS : 5.2.3

scatterplot : 5.4.2.2

shapefiles : 5.2.8

skewness : 4.5.1.5

SQL : 5.2.3

SQLite : 5.2.3

Stata : 5.2.3

Stem-and-leaf : 5.4.1.6 | 5.4.7.1

test set : 5.13.3

training set : 5.13.3

variance : 5.4.3 | 5.4.8 | 10.1

widget : 3.1.5

Conditional trees : 7.5 to 7.5.4

confidence : 5.8.2

confusion matrix : 4.9.2.1 | 4.9.2.1 | 5.13.2 | 5.13.2

contingency table : 4.9.2.1 | 4.9.2.1 | 5.13.2 | 5.13.2

continue : 5.1.7.8.2

control : 4.8.4.3.3 | 4.8.4.3.4

Copy : 4.2.6 | 4.2.6

cor : 5.4.2.5 | 5.4.2.5 | 5.4.7.8 | 5.4.7.8

correlation : 4.5.4 | 5.4.2.5 | 5.4.7.8

cost : 5.9.3.5

cp : 4.8.4.3.5 | 4.8.4.3.5 | 4.8.4.3.5

crude : 6.1.1

CSV : 4.3.3

csv data files : see data import
csv

ctree : 7.5.3

cut : 5.5.5.3 | 5.5.5.3 | 5.5.5.3 | 5.8.5.2 | 5.8.5.2

Data : 4.2.2 | 4.3.2 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.6 | 4.8.6.1 | 5.2 | 5.2.3.3 to 5.5.7

loading : 4.3.2

data cleaning : 5.5.2 to 5.5.2.4

Data Entry : 4.3.8

data frame : 5.2.2.6 to 5.2.2.6.2

data import

Access : 4.3.2

arff : 4.3.2 | 4.3.4 to 4.3.4

csv : 4.3.2 | 4.3.3 to 4.3.3 | 5.2.6.2

DB2 : 4.3.2

Excel : 4.3.2 | 5.2.6.2

missing values : see missing values

MySQL : 4.3.2

ODBC : 4.3.2 | 4.3.5 to 4.3.5 | 5.2.6.2

Oracle : 4.3.2

SQL Server : 4.3.2

SQLite : 4.3.2

Teradata : 4.3.2

txt : 4.3.2 | 4.3.3

data linking : 5.5.4 to 5.5.4.2

data sources : see data import

data transformation : 5.5.5 to 5.5.5.4

aggregation : 5.5.5.1

Sum of columns : 5.5.5.1.1

data types : 5.2.1

Data frame : 5.2.2.6 to 5.2.2.6.2

date : 5.2.1.4 to 5.2.1.4

Matrix : 5.2.2.5 to 5.2.2.5

String : 5.2.1.2 to 5.2.1.2.5

Vector : 5.2.2.1 to 5.2.2.1

dataset : 4.3.1

testing : 4.3.1

training : 4.3.1

Datasets

audit : 4.2.3 | 4.2.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.4 | 4.5.1.6 | 4.5.1.6 | 4.5.2.4.2 | 4.5.2.7 | 4.6.5.1 | 4.8.2 | 4.8.6.1 | 4.8.6.1 | 4.8.8 | 4.8.8 | 4.9.8 | 4.9.8 | 4.11.3 | 5.4.3.2.4

crude : 6.1.1

iris : 5.1.2.1 | 5.1.2.1 | 5.2.3.3.1 | 5.2.4 | 5.2.4 | 5.2.4 | 5.3.1

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XnullX : 5.2.3.3.1 | 5.2.4 | 5.2.4 | 5.4.1.14 | 5.4.3.2.4 | 5.4.7.7

date : 5.2.1.4 to 5.2.1.4

dd_load : 5.4.6.1

Debian : 5.1.1.1

decision tree : see random forest

Decision trees : 4.8.4 to 4.8.4.3.7 | 5.9 to 5.9.4

Deductions : 4.8.4.3.4

Delete Ignored : 4.6.5.1

density estimate : 4.5.2.2 | 4.5.2.2

dependencies : 4.2.1.4

Describe : 4.5.1.2 | 4.5.2.2

DescribeDisplay : 5.4.6.1

Design : 7.10.1

detach : 5.1.6.1 | 5.3.1

dev.copy : 5.3.15.5

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dev.list : 5.3.15.2

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dev.off : 5.3.15.1

dev.prev : 5.3.15.2

dev.set : 5.3.15.2

difftime : 5.2.1.4

digits : 4.11.3 | 5.1.7.8.2

dim : 5.4.1.1 | 5.4.7 | 5.5.2.4

distribution : 5.10.4.2

distributions

normal : 4.5.2.2

divide by zero : 5.2.2.7.2

do.call : 5.2.2.6

download.file : 5.2.3.4

download.packages : 5.1.6.2

dprep : 5.5.7

duplicated : 5.5.2.2

e1071 : 5.12.2 | 7.12.2 | 7.12.3.2

EDA : see Exploratory data analysis | see exploratory data analysis

Eddelbuettel, Dirk : 5.1.1.1

edit : 5.1.4 | 5.2.2.5 | 5.2.2.5 | 5.2.2.5

Education : 4.3.3

ellipse : 5.4.2.5 | 5.4.7.8

Employment : 4.3.3 | 4.5.3.1

ensemble model builder : 4.8.5

Enterprise Miner : 9.7 to 9.7.3

entity : 4.3.1

Equal Width : 4.6.3.1

Equbits Foresight : 9.3 to 9.3.1

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evaluation

risk chart : 4.8.2

example : 5.1.4

Excel : see data import

Execute : 4.2.3 | 4.2.3 | 4.2.3 | 4.2.3 | 4.2.5.3.1 | 4.2.5.3.1 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.8 | 4.4 | 4.4 | 4.7.3.1 | 4.8.6.1 | 4.8.6.1 | 4.8.6.1 | 4.9.8 | 4.9.8 | 4.9.8 | 4.9.8 | 4.9.8 | 7.4.3

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Explore Missing : 4.5.4 | 4.5.4

Export : 4.2.3 | 4.2.5.3.2 | 4.2.5.3.2 | 4.6 | 4.6 | 4.11.5

false negative : 4.9.2.1 | 5.13.2

false positive : 4.9.2.1 | 5.13.2

feature : see variable

feature selection : 5.5.7

fields : 5.3.13

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file : 5.2.7

file.choose : 5.2.3.4.1

file.show : 4.3.3 | 5.1.7.2

Filename : 4.3.3

finco : 5.5.7

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gdata : 5.2.6.2

Gender : 4.6.3.2 | 4.6.3.2 | 4.6.3.3 | 5.12.6

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getOption : 5.1.7.8.2

getwd : 4.2.1.5.1

GGobi : 4.5.3 | 4.5.3.1

ggplot : 5.4.3.2.4

GhostMiner : 9.4 to 9.4.2

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Gnome : 4.2.1.1

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gplots : 5.1.6.4 | 5.4.4.9

graphics

barchart : to 5.4.4.16

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gray : 5.3.6

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gsubfn : 5.2.1.2.2

GTK+ : 4.2.1.1

Harabor, Daniel : 4.2.1.1

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Health Insurance Commission : 5.8.5.3

help : 5.1.4 | 5.1.4 | 5.1.4 | 5.1.6.3 | 5.1.6.3

help.search : 5.1.4

help.start : 5.1.4

Hierarchical clustering : 7.4.3 to 7.4.6 | 7.6 to 7.6.3

hist : 5.3.1 | 5.4.1.10 | 5.4.1.14 | 5.4.7.7

histogram : 4.5.2.2 | 4.5.2.2 | 5.4.1.9

Hmisc : 5.2.3.5.1 | 5.2.4.1 | 5.2.4.1

holdout method : 5.13.3

horizontal : 5.4.3.2.1 | 5.4.8.2.1

Hours : 4.5.2.2

Hours.Per.Week : 5.8.5.2 | 5.8.5.2

htmlhelp : 5.1.4

hyperedges : 5.8.5.1

IBM

Advance Scout : 5.8.5.3

ID : 4.3.3 | 4.3.3 | 4.3.3

if : 5.2.1.3

image : 5.3.13

Importance : 4.8.6.1

imputation : 4.6.2

multiple imputation : 5.5.3.2

Income : 4.3.3 | 4.3.3 | 4.5.2.2 | 4.5.2.4.2

incremental model building : 5.12.1

InductionEngine : 9.5 to 9.5.1

Inf : 5.2.2.7.2

inspect : 5.8.5.1

install

GTK+ : 4.2.1.4

R : 4.2.1

R packages : 4.2.1.4

Rattle : 4.2.1.4

RGtk2 : 4.2.1.4

install.packages : 5.1.1.1 | 5.1.1.2 | 5.1.6.2 | 5.1.6.2

installed.packages : 5.1.6.2

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interquartile range : 4.5.2.1 | 5.4.3.2 | 5.4.8.2

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ODBC | see data import

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predictor

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 : 5.1.7.7

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