R语言常用包分类总结
常用包:
——数据处理:lubridata ,plyr ,reshape2,stringr,formatR,mcmc;
——机器学习:nnet,rpart,tree,party,lars,boost,e1071,BayesTree,gafit,arules;
——可视化包:ggplot2,lattice,googleVis;
——地图包:ggmap,RgoogleMaps,rworldmap;
金融包:
——时间序列:zoo,xts,chorn,its,timeDate;
——金融分析:quantmod,RQuantLib,portfolio,PerformanceAnalytics,TTR,sde,YieldCurve;
——风险管理:parma,evd,evdbayes,evir,extRemes,ismev;
数据挖掘包:
——聚类:
——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
——文本挖掘:tm
——分类:
——策树: rpart, ctree
——随机森林: cforest, randomForest
——回归, Logistic, Poisson,glm, predict, residuals
——生存分析: survfit, survdiff, coxph
——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
——优化
——最简单的:stat包中的optimize, optim 函数
——非线性优化:BB包
——线性不等式约束的非线性优化:constrOptim,adaptive barrier 算法
——非线性box约束优化:nlminb
——带约束的非线性优化:Rsolnp包中solnp函数,alabama包中的constrOptim.nl()函数
——线性规划:lpSolve 包 中的lp函数,linprog包中的 solveLP函数
——中文分词包
——Rwordseq 中文分词包
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