R语言中的数据挖掘算法

程序员拓荒

于 2023-08-21 00:57:03 发布

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本文介绍了R语言中用于数据挖掘的常见算法，包括决策树（使用rpart包）、K均值和层次聚类（如kmeans包）、关联规则挖掘（arules包）以及支持向量机（SVM，使用e1071包），并提供了相应代码示例，助力数据挖掘分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

R语言中的数据挖掘算法

数据挖掘是从大规模数据集中提取或识别有用信息的过程。在R语言中，有许多强大的数据挖掘算法可供使用。本文将介绍几种常用的数据挖掘算法，并提供相应的源代码示例。

决策树算法

决策树是一种基于树状结构的预测模型，适用于分类和回归问题。R语言中，可以使用"rpart"包来构建决策树模型。以下是一个简单的示例：

# 安装和加载rpart包
install.packages("rpart")
library(rpart)

# 创建一个示例数据集
data(iris)

# 构建决策树模型
model <- rpart(Species ~ ., data = iris)

# 可视化决策树
plot(model)

聚类算法

聚类算法用于将相似的数据点分组成簇。在R语言中，常用的聚类算法包括K均值聚类和层次聚类。以下是一个使用"kmeans"包进行K均值聚类的示例：

# 安装和加载kmeans包
install.packages("kmeans")
library(kmeans)

# 创建一个示例数据集
data(iris)

# 提取用于聚类的特征
features <- iris[, 1:4]

# 执行K均值聚类
k <- 3  # 聚类数目

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