R语言与数据挖掘学习笔记
2013-10-10 10:22
441 查看
今天发现一个很不错的博客(http://www.RDataMining.com), 博主致力于研究R语言在数据挖掘方面的应用,正好近期很想系统的学习一下R语言和数据挖掘的整个流程,看了这个博客的内容,心里久久不能平静。决定从今天 开始,只要晚上能在11点之前把碗洗好,就花一个小时的时间学习博客上的内容,并把学习过程中记不住的信息记录下来,顺便把离英语四级的差距尽量缩小。
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。
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。
相关文章推荐
- R语言与数据挖掘学习笔记
- R语言与数据挖掘学习笔记(常用的包)
- 【转载】R语言与数据挖掘学习笔记
- R语言与数据挖掘学习笔记(常用的包)
- R语言与数据挖掘学习笔记(1):数据挖掘相关包的介绍
- 数据挖掘学习笔记三
- <学习笔记3>数据挖掘原理与运用-sql server2008 数据库
- 数据挖掘学习笔记(一)引论
- 大数据学习笔记之三十八 数据挖掘算法之聚类分析
- Python数据分析与挖掘实战学习笔记(二)
- 慕课—R语言之数据可视化—学习笔记 3.6ggplot2绘图系统(中)
- R语言学习路线和常用数据挖掘包
- 数据挖掘学习笔记(一)
- 《python数据分析和数据挖掘》——ID3决策树学习笔记
- 数据挖掘学习笔记之CART树
- <学习笔记5>数据挖掘原理与运用-sql server2008 数据库
- python数据挖掘学习笔记】十六.逻辑回归LogisticRegression分析鸢尾花数据
- 《SQL Server 2005数据挖掘与商业智能完全解决方案》学习笔记(1/12-3/12)
- python数据挖掘学习笔记】十.Pandas、Matplotlib、PCA绘图实用代码补充
- R语言与数据挖掘学习笔记(常用的包)