数据挖掘速查表：关键函数详解

在数据挖掘的世界里，掌握核心的工具和技术至关重要。这张名为"RReferenceCardforDataMining"的参考资料卡提供了一种高效的学习路径，帮助理解并应用数据挖掘中的关键概念，无需深陷理论的海洋。本文档由Yanchang Zhao创建，旨在通过实际操作来简化学习过程。 主要内容聚焦于两个主要的数据挖掘方法：关联规则（Association Rules）和频繁项集（Frequent Itemsets）。首先，介绍的是APRIORI算法，这是一种基于层次划分（level-wise）和广度优先搜索（breadth-first）的方法，用于寻找频繁项集。在R语言中，你可以通过`apriori()`函数在`arules`包中实现这一算法，它能挖掘出交易中的关联关系。 另一种算法是ECLAT，它采用等价类（equivalence classes）、深度优先搜索（depth-first search）以及集合交集（set intersection）策略，避免直接计数。在R中，`eclat()`函数同样在`arules`包中提供了ECLAT算法的应用。 `arules`包不仅是APRIORI和ECLAT算法的执行者，还包含了对频繁项集的多种处理，如最大频繁项集、封闭频繁项集和关联规则。同时，它还包括了一个可视化工具`arulesViz`，可以帮助用户直观地展示关联规则。 接下来，文档关注的是序列模式（Sequential Patterns），这是挖掘数据中具有时间或顺序依赖性的模式。`cspade()`函数在`arulesSequences`包中实现了cSPADE算法，专门用来挖掘频繁的序列模式。而`seqefsub()`函数则在`TraMineR`包中提供了频繁子序列搜索的功能，进一步扩展了数据挖掘的分析维度。 `arulesSequences`包作为`arules`的补充，专为处理和挖掘序列数据而设计，使得在R环境中处理复杂的时间序列数据成为可能。`TraMineR`则专注于序列模式挖掘，为用户提供更全面的序列数据分析工具。 这张表格犹如一座桥梁，将复杂的数据挖掘理论与实用的R语言实践相结合，通过实例演示和实际操作，帮助读者迅速掌握数据挖掘的核心技术。无论是初次接触数据挖掘的初学者，还是经验丰富的数据分析师，都可以从中找到适合自己的学习路径。