基于R语言的数据挖掘算法研究代码

在R语言中，数据挖掘算法的研究通常涉及到使用丰富的统计和机器学习包。以下是关于一些常见数据挖掘算法在R中的应用示例：

1. **分类** (如决策树、随机森林) - 使用`rpart`（决策树）、`randomForest`库实现。例如，对鸢尾花数据集（Iris dataset）进行分类可以这样做：

   library(randomForest)
   iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data = iris)

2. **聚类** (如K-means) - 可通过`cluster`包进行，如：

   library(cluster)
   kmeans_iris <- kmeans(iris[,1:4], centers = 3)

3. **关联规则学习** (如Apriori) - `arules`库适用于市场篮子分析：

   library(arules)
   basket_data <- read.transactions("mkt-basket.txt") # 想象这是交易数据
   basket_rules <- apriori(basket_data, parameter = list(support = 0.05, confidence = 0.7))

4. **回归分析** (如线性回归) - 使用`lm()`函数：

   fit_reg <- lm(Target ~ ., data = your_data)

每个算法都有详细的文档和例子可以在R官网或相关教程中找到。如果你想深入研究某个特定算法，你可以先了解其基本原理，然后查阅相应的R包文档。