R语言数据挖掘：实例与案例研究

"RDataMining: Examples and Case Studies" 本文档主要介绍了使用R语言进行数据挖掘的相关知识和案例。作者Yanchang Zhao提供了丰富的资源和示例，帮助读者深入理解和应用R在数据挖掘中的功能。 1. 数据挖掘简介 数据挖掘是通过分析大量数据来发现有价值模式的过程。R语言作为一款强大的统计分析工具，被广泛用于数据挖掘领域。它拥有众多的包和函数，如`party`、`rpart`等，用于支持各种数据挖掘任务。 1.1 R语言与数据挖掘 R语言拥有丰富的开源包和函数，专门用于数据挖掘，如`randomForest`、`caret`等，这些工具使得在R中进行数据预处理、建模和可视化变得非常便捷。 1.2 数据集 文档中提到了两个常用的数据集： - `Iris`数据集：这是一个经典的数据集，包含三种鸢尾花的测量特征，常用于分类任务示例。 - `Bodyfat`数据集：这个数据集包含了个体的体脂率和其他相关变量，可用于回归分析或其他预测模型。 2. 数据导入/导出 数据的导入和导出是数据分析的第一步。R支持多种格式的数据交换： - `save` 和 `load` 函数用于保存和加载R的对象（如数据框）。 - `.CSV` 文件的导入和导出，可以使用`read.csv`和`write.csv`函数。 - SAS数据的导入，可以使用`foreign`包中的函数。 - ODBC接口允许与数据库进行交互，如`RODBC`包用于读取数据库，以及与Excel文件的输入输出。 3. 数据探索 在进行数据挖掘之前，了解数据的特性至关重要。这部分内容涵盖了： - 查看数据的基本信息。 - 单个变量的探索性分析。 - 多变量分析，如相关性、主成分分析等。 - 进一步的探索性分析方法。 - 图表的保存以便后续参考。 4. 决策树 决策树是一种常用的数据挖掘算法，文档介绍了两种R包实现： - `party`包用于构建CART决策树。 - `rpart`包同样可以构建决策树，并提供了交互式可视化工具。 5. 回归 回归分析是预测模型的重要部分： - 线性回归是最基础的回归模型，`lm`函数是R中的标准实现。 - 对数istic回归适用于分类问题，例如二元分类，`glm`函数可处理这类问题。 此外，文档还可能涵盖了随机森林、聚类、关联规则等其他数据挖掘技术。"RDataMining"提供了全面的R语言数据挖掘教程，包括实例和案例研究，对于学习和实践R语言数据挖掘非常有帮助。