R包主要包含的類別有空間數(shù)據(jù)分析類、 機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)類、 多元

統(tǒng)計(jì)類、 藥物動力學(xué)數(shù)據(jù)分析類、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)類、 金融分析類、 并行計(jì)算類、

數(shù)據(jù)庫訪問類。 各類別都有相應(yīng)的R包來實(shí)現(xiàn)其功能。 例如， 機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)

計(jì)學(xué)習(xí)類別就包含實(shí)現(xiàn)分類、 聚類、 關(guān)聯(lián)規(guī)則、 時(shí)間序列分析等功能的R

包。

R在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域也提供了足夠的支持， 如分類、 聚類、 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

等， 通過加載不同的R包就能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘功能。

分類是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究的主要問題之一， 分類器作為解決問題的工具

一直是研究的熱點(diǎn)。 常用的分類器有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 隨機(jī)森林、 支持向量機(jī)、 決

策樹等， 這些分類器都有各自的性能特點(diǎn)。

nnet（）需要加載BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)nnet包；randomForest（）需要加載隨機(jī)森林；SVM需要加載e1071包，tree需要加載CRAT決策樹tree包等

hclust（）函數(shù)、kmeans（）函數(shù)聚類等

關(guān)聯(lián)規(guī)則：apriori（）需要加載arules包

時(shí)間序列：arima（）需要加載forecast、tseries包