常用R包内容梳理
2016-06-03 17:10
337 查看
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
方差分析对应的是Kruskal-Wallis秩和检验(R: kruskal.test)
T检验对应的是Wilcoxon符号秩和检验(R: wilcox.test)
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。
10.人工神经网络:
nnet
11.支持向量机SVM:e1071
12:核函数:kernlab
13.随机森林randomforest:randomForest
14.制作分位箱图:Hmisc
15.绘制图形:qplot,ggplot2,
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
方差分析对应的是Kruskal-Wallis秩和检验(R: kruskal.test)
T检验对应的是Wilcoxon符号秩和检验(R: wilcox.test)
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。
10.人工神经网络:
nnet
11.支持向量机SVM:e1071
12:核函数:kernlab
13.随机森林randomforest:randomForest
14.制作分位箱图:Hmisc
15.绘制图形:qplot,ggplot2,
相关文章推荐
- 理解P值
- [SELinux Policy]如何设置SELinux策略规则?
- hibernate无法自动建表:ERROR: HHH000388
- java的11个特性
- 日期的星期操作
- Linux 建立php脚本定时任务 和定时备份数据库
- 通过反射,获取多路委托的全部返回结果
- qt-使用vs2012调试qt程序
- 10.2.3节练习
- 指定行数读取log文件
- sqlserver2008r2数据库关联孤立账号的方法
- excel 连接多个单元格
- ffmpeg windows install
- 【leetcode】237. Delete Node in a Linked List
- IBM MQ 当有数据传输队列的时候通道开启
- sqlserver2008r2数据库关联孤立账号的方法
- 软件工程课程建议
- Eclipse一直在computing additional info
- 通过VMCI实现VMware虚拟机与实体机、虚拟机与虚拟机的通信
- React native 'React.CreatClass is undefind'