R语言与数据挖掘学习笔记(常用的包)

转载自：http://www.52analysis.com/R/

下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合。其中一些不是专门为了数据挖掘而开发，但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙，所以也包含进来。

1、聚类

常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust

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，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，

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) 图: qqnorm, qqplot, qqline

Bi-variate plot: coplot

树: 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

9、与数据挖掘软件Weka做接口

RWeka: 通过这个接口，可以在R中使用Weka的所有算法。

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