R语言与数据挖掘实战：案例与研究

"R_and_data_mining - 一本关于R语言在数据挖掘中应用的好书，作者Yanchang Zhao，提供了R代码、数据和FAQs。" 在这本名为《R and Data Mining》的书中，作者Yanchang Zhao深入探讨了如何使用R语言进行数据挖掘。R语言因其强大的统计分析能力和丰富的开源库而被广泛用于数据科学领域，尤其是数据挖掘。这本书通过实例和案例研究，向读者展示了R在数据预处理、模式识别、预测建模以及结果解释等方面的应用。 1. **数据挖掘基础**: 书籍可能涵盖了数据挖掘的基本概念，包括数据预处理（清洗、转换、规范化）、特征选择和构建预测模型。数据挖掘通常涉及分类、聚类、关联规则学习和异常检测等技术。 2. **R语言工具**: 书中可能介绍了如`caret`、`randomForest`、`e1071`、`ggplot2`等R包，这些是数据挖掘和可视化的重要工具。例如，`caret`包提供了一致的接口来调用多种机器学习算法，而`ggplot2`则用于创建高质量的数据可视化。 3. **案例研究**: 虽然在线版本未包含案例研究，但在书籍版中，作者可能提供了实际的项目案例，如市场篮子分析、客户细分、信用评分模型等，以帮助读者将理论知识应用到实际问题中。 4. **R代码与数据**: 作者在http://www.rdatamining.com上提供了与书相关的R代码和数据集，这对于读者亲手实践和理解数据挖掘过程至关重要。这些资源可以帮助读者复制书中的分析，加深理解。 5. **新主题与反馈**: 作者计划添加的主题包括话题建模和流图，以及空间数据分析。话题建模常用于文本挖掘，如LDA（Latent Dirichlet Allocation），而流图则用于可视化动态数据。空间数据分析在地理信息系统（GIS）和环境科学中十分关键。 6. **讨论论坛与反馈**: 读者可以在RDataMining小组中参与讨论，提出问题或分享经验。作者鼓励读者通过邮件或论坛交流反馈，以促进学习和知识共享。 7. **社交媒体互动**: 通过关注作者的Twitter账号，读者可以获取最新的R和数据挖掘资讯，与其他专业人士保持联系，并参与到相关话题的实时讨论。 《R and Data Mining》是一本全面介绍如何利用R进行数据挖掘的实用指南，它不仅教授理论知识，还提供了丰富的实践资源，帮助读者提升在数据科学领域的技能。