R语言与数据挖掘学习笔记(1):数据挖掘相关包的介绍
2013-05-25 10:48
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摘要: 今天发现一个很不错的博客(http://www.RDataMining.com),博主致力于研究R语言在数据挖掘方面的应用,正好近期很想系统的学习一下R语言和数据挖掘的整个流程,看了这个博客的内容,心里久久不能平静。决定从今天开始 ...
今天发现一个很不错的博客(http://www.RDataMining.com),博主致力于研究R语言在数据挖掘方面的应用,正好近期很想系统的学习一下R语言和数据挖掘的整个流程,看了这个博客的内容,心里久久不能平静。决定从今天开始,只要晚上能在11点之前把碗洗好,就花一个小时的时间学习博客上的内容,并把学习过程中记不住的信息记录下来,顺便把离英语四级的差距尽量缩小。 下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合。其中一些不是专门为了数据挖掘而开发,但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙,所以也包含进来。 1、聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类 常用的包: rpart,party,randomForest,rpartOrdinal,tree,marginTree, maptree,survival 决策树: rpart, ctree 随机森林: cforest, randomForest 回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals 生存分析: survfit, survdiff, coxph 3、关联规则与频繁项集 常用的包: arules:支持挖掘频繁项集,最大频繁项集,频繁闭项目集和关联规则 DRM:回归和分类数据的重复关联模型 APRIORI算法,广度RST算法:apriori, drm ECLAT算法: 采用等价类,RST深度搜索和集合的交集: eclat 4、序列模式 常用的包: arulesSequences SPADE算法: cSPADE 5、时间序列 常用的包: timsac 时间序列构建函数: ts 成分分解: decomp, decompose, stl, tsr 6、统计 常用的包: Base R, nlme 方差分析: aov, anova 密度分析: density 假设检验: t.test, prop.test, anova, aov 线性混合模型:lme 主成分分析和因子分析:princomp 7、图表 条形图: barplot 饼图: pie 散点图: dotchart 直方图: hist 密度图: densityplot 蜡烛图, 箱形图 boxplot QQ (quantile-quantile) 图: qqnorm, qqplot, qqline Bi-variate plot: coplot 树: rpart Parallel coordinates: parallel, paracoor, parcoord 热图, contour: contour, filled.contour 其他图: stripplot, sunflowerplot, interaction.plot, matplot, fourfoldplot, assocplot, mosaicplot 保存的图表格式: pdf, postscript, win.metafile, jpeg, bmp, png 8、数据操作 缺失值:na.omit 变量标准化:scale 变量转置:t 抽样:sample 堆栈:stack, unstack 其他:aggregate, merge, reshape 9、与数据挖掘软件Weka做接口 RWeka: 通过这个接口,可以在R中使用Weka的所有算法。 |
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