使用R进行数据挖掘：案例研究指南

"Data Mining with R - learning by case studies 是一本通过案例研究介绍数据挖掘的书籍，由Luis Torgo编写。这本书旨在教授读者如何使用R语言进行数据挖掘。R是一个免费的统计计算和图形环境，具有强大的功能和丰富的可用包，使其成为昂贵的数据挖掘工具的优秀替代选择。书中，作者选择了MySQL作为核心数据库管理系统，因为MySQL同样可以在多个平台免费使用，使得用户无需花费就能进行‘严肃’的数据挖掘工作，并且质量不受妥协。" 在《Data Mining with R - learning by case studies》中，作者强调了数据挖掘的一个关键问题——数据量。数据挖掘通常涉及从大型数据库中提取有用知识，因此处理大数据的能力至关重要。书中，Luis Torgo选择MySQL作为数据管理工具，是因为它在处理大规模数据时表现出色，且开源免费，适用于多种计算机平台。 R语言在数据挖掘中的应用主要体现在其强大的统计计算能力和丰富的图形可视化功能。R语言提供了大量的包，这些包涵盖了从预处理、特征工程、模型构建到结果评估的整个数据挖掘流程。例如，`tidyverse`包族用于数据清洗和操作，`caret`包简化了模型训练和比较的过程，`randomForest`和`xgboost`等包则支持各种机器学习算法如随机森林和梯度提升机。此外，`ggplot2`等包可以创建高质量的可视化图表，帮助理解数据和模型。 书中通过实际案例，读者将学习如何使用R语言处理数据挖掘任务，包括数据导入、数据清洗、特征选择、建模以及模型评估等步骤。这些案例可能涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘等多种数据挖掘任务，让读者能够逐步掌握R在数据挖掘中的实际应用技巧。 通过结合R和MySQL，这本书提供了一条经济高效的数据挖掘路径，证明了免费工具也能实现高质量的数据分析解决方案，不一定需要依赖昂贵的专业软件。读者不仅可以学到数据挖掘的基本理论，还能通过实际操作增强自己的技能，从而在实际工作中解决复杂的数据问题。