データマイニングの極意

このページでは、共立出版「データマイニングの極意」の関連情報を掲載しています。

サンプルデータのダウンロード

共立出版「データマイニングの極意」のサンプルデータをダウンロードできます。

第2章	第8章
第3章	第10章
第4章	第12章
第5章	第13章
第6章	第15章
第7章	演習問題

また、「データマイニングの極意」に付属のCDROM S-PLUS 2000J の利用については、下記の関連情報ページを参考にしてください。

S-PLUS for Windows 6.0 をご利用の方へ

「データマイニングの極意」は S-PLUS for Windows 2000 向けに書かれています。

そのため、バージョンアップした S-PLUS 6.0 と多少言語使用が異なり、エラーが出る部分があります。例えば、nnet.rep という関数がp161で定義されていますが、この関数は次のように定義してください（このままコピーペーストでもOKです）。

nnet.rep <- function(formula, data, size, rep = 5, linout = F, entropy = F, softmax = F,skip = F, maxit = 100, Hess = F)
{
    nnet.out <- nnet(formula, data = data, size = size, linout = linout,
    entropy = entropy, softmax = softmax, skip = skip, maxit =maxit, Hess = Hess)
    for(i in 1:rep) {
        nnet.ex <- nnet(formula, data = data, size = size, linout =linout, entropy = entropy,
         softmax = softmax, skip =skip, maxit = maxit, Hess = Hess)
            if(nnet.out@value > nnet.ex@value)
                    nnet.out <- nnet.ex
                    nnet.out}
    return(nnet.out)
}

具体的には、抽出のための演算子を $ から、@ に変更しています（S-PLUS の標準の関数や、他のライブラリなどでは、特にこの変更は必要ありません）。

また、addNnetMenus() でメニューバーに nnet が追加されますが、上記言語仕様の変更に伴い、このメニューはご利用いただけません（User contribute library なので、こちらで変更することができません）。「データマイニングの極意」p159 をご参照いただき、コマンドでのご利用をお勧めいたします。