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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