R语言实战：探索性多元数据分析

本资源是一本名为《Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R》的教材，隶属于Chapman & Hall/CRC的计算机科学与数据分析系列。随着计算机科学与统计学之间的界限日益模糊，本书旨在通过融合计算机科学与统计、数值和概率方法，促进两者的紧密结合。作者们是来自世界顶级学府的专家，如Princeton University、Rutgers University等，他们共同编辑这一系列书籍，旨在为读者提供实用的指导。 本书的主要内容聚焦于R语言在多元数据分析中的应用，包括但不限于主成分分析（PCA）、相关分析、多元相关分析以及聚类分析。这些方法在数据挖掘、商业智能和科学研究等领域具有广泛的应用，可以帮助分析师理解和解释多变量数据集中的复杂关系。通过实例驱动的方式，读者能够学习如何使用R进行探索性多变量分析，掌握数据降维、变量关联度评估以及群体划分的关键技能。 PCA部分将介绍如何通过R对大规模数据进行特征提取，降低维度，以便更好地可视化和理解数据结构。相关分析则会讲解如何计算不同变量间的线性和非线性关联度，这对于发现变量间潜在的模式和规律至关重要。多元相关分析则会探讨多个变量之间相互作用的影响，这对于预测模型的构建有重要作用。 聚类分析部分则是本书的重点之一，它会展示如何使用R进行层次聚类、K-means聚类等方法，帮助用户对观测值进行分组，揭示数据的自然结构和潜在类别。此外，书中还会涵盖如何结合实际案例，演示如何运用这些技术解决实际问题。 《Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R》是一本适合统计学、数据科学和计算机科学专业人士的实用指南，它不仅提供理论知识，而且通过丰富的实战示例让读者能够在R的环境下熟练掌握多元数据分析的工具和技术。无论是初学者还是经验丰富的数据分析师，都能从中受益匪浅。