R语言 数据挖掘 R包与函数

本文概述了数据挖掘与分析领域的主要技术,包括聚类、分类、关联规则挖掘、序列模式、时间序列分析等,并介绍了常用的数据可视化方法及数据预处理技术。

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1、聚类
常用的包: fpcclusterpvclustmclust
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
partyrandomForestrpartOrdinaltreemarginTree
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)
: qqnorm,qqplot, qqline
Bi-variate plot: coplot
: 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

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