
與數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)或者有幫助的R包和函數(shù)的集合。
1、聚類
常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust
基于劃分的方法: kmeans, pam, pamk, clara
基于層次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana
基于模型的方法: mclust
基于密度的方法: dbscan
基于畫圖的方法: plotcluster, plot.hclust
基于驗證的方法: cluster.stats
2、分類
常用的包:
rpart,party,randomForest,rpartOrdinal,tree,marginTree,
maptree,survival
決策樹: rpart, ctree
隨機森林: cforest, randomForest
回歸, Logistic回歸, Poisson回歸: glm, predict, residuals
生存分析: survfit, survdiff, coxph
3、關(guān)聯(lián)規(guī)則與頻繁項集
常用的包:
arules:支持挖掘頻繁項集,最大頻繁項集,頻繁閉項目集和關(guān)聯(lián)規(guī)則
DRM:回歸和分類數(shù)據(jù)的重復(fù)關(guān)聯(lián)模型
APRIORI算法,廣度RST算法:apriori, drm
ECLAT算法: 采用等價類,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、時間序列
常用的包: timsac
時間序列構(gòu)建函數(shù): ts
成分分解: decomp, decompose, stl, tsr
6、統(tǒng)計
常用的包: Base R, nlme
方差分析: aov, anova
密度分析: density
假設(shè)檢驗: t.test, prop.test, anova, aov
線性混合模型:lme
主成分分析和因子分析:princomp
7、圖表
條形圖: barplot
餅圖: pie
散點圖: dotchart
直方圖: hist
密度圖: densityplot
蠟燭圖, 箱形圖 boxplot
QQ (quantile-quantile) 圖: qqnorm, qqplot, qqline
Bi-variate plot: coplot
樹: rpart
Parallel coordinates: parallel, paracoor, parcoord
熱圖, contour: contour, filled.contour
其他圖: stripplot, sunflowerplot, interaction.plot, matplot, fourfoldplot,
assocplot, mosaicplot
保存的圖表格式: pdf, postscript, win.metafile, jpeg, bmp, png
8、數(shù)據(jù)操作
缺失值:na.omit
變量標(biāo)準(zhǔn)化:scale
變量轉(zhuǎn)置:t
抽樣:sample
堆棧:stack, unstack
其他:aggregate, merge, reshape
9、與數(shù)據(jù)挖掘軟件Weka做接口
RWeka: 通過這個接口,可以在R中使用Weka的所有算法。
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