R语言入门指南：函数、统计分析与数据处理详解

本R语言学习笔记涵盖了R语言入门所需的核心知识，包括常用函数、统计分析、数据类型、数据操作、以及关键的工具和包。以下是对这些知识点的详细解读： 1. **常用函数与聚类**: - R语言提供了多个包支持聚类分析，如fpc、cluster、pvclust和mclust。常见的方法有k-means（基于划分）、hclust（层次聚类）、pam和agnes（属于APACHE软件基金会项目）等。此外，还有基于模型的mclust和基于密度的dbscan方法。绘制聚类结果时，plotcluster和plot.hclust是常用的可视化工具。 2. **分类与决策树**: - R中的rpart、party、randomForest等包用于构建决策树，如rpart进行简单决策树和ctree，randomForest则适用于随机森林。回归分析有glm函数，生存分析通过survfit、survdiff和coxph实现。这些工具支持多种回归模型，如逻辑回归、Poisson回归等。 3. **关联规则与频繁项集**: - arules包是处理关联规则挖掘的基石，能够发现频繁项集、最大频繁项集、频繁闭项目集和关联规则。同时，DRM和APRIORI、ECLAT等算法也被广泛应用于回归和分类数据的分析。 4. **序列模式与时间序列**: - 时间序列分析主要通过timsac包，其中ts函数用于构建时间序列，decomp、stl和tsr函数用于分解、季节性和趋势分析。arulesSequences包则针对序列模式挖掘提供支持。 5. **统计分析**: - BaseR和nlme包提供基础统计功能，例如方差分析(aov)、密度分析(density)和假设检验函数。线性混合模型(lme)处理复杂的设计，主成分分析(princomp)和因子分析也在此列。 6. **图表与可视化**: - R的强大可视化能力体现在多种图形函数上，如barplot、pie、dotchart和hist绘制基本图形；densityplot和boxplot呈现分布和比较；qqnorm、qqplot用于检验数据分布是否符合正态；coplot进行多变量图形展示；rpart绘制决策树；平行坐标图(parallelcoord)则是数据探索的好工具。 这份R语言笔记为初学者提供了全面的指导，从基础操作到高级应用，帮助学习者掌握R语言的数据处理、统计分析和可视化能力，以便在实际项目中高效运用。