R语言数据挖掘实例与案例研究

"《R与数据挖掘实例与案例研究》是一本由Yanchang Zhao撰写的专业书籍，于2011年12月发布。该书主要探讨了如何在R语言环境中进行数据挖掘，并提供了丰富的实践案例。R语言作为一种广泛使用的统计分析工具，其强大的数据处理和机器学习功能使其在数据科学领域备受青睐。本书详细介绍了R语言的数据处理包及其在数据挖掘中的应用，包括但不限于数据导入/导出、数据探索、决策树建模（如package 'party' 和 'rpart'）、随机森林算法以及线性回归和逻辑回归等基本模型。 章节一，"Introduction"，首先介绍了数据挖掘的基本概念，强调了R在数据挖掘中的重要角色，列举了R中用于数据挖掘的常用包，如可能涉及的'results', 'ggplot2', 'dplyr', 'tidyr', 和 'caret' 等。书中特别提到了两个常用数据集，Iris数据集和Bodyfat数据集，作为示例来展示数据预处理和初步分析的过程。 在数据管理部分，"Data Import/Export"详细讲解了如何在R中保存和加载R数据（RData），导入CSV文件，从SAS系统中导入数据，以及通过ODBC接口连接数据库，实现数据的高效交换。此外，还提及了与Excel文件的交互，这对于实际工作中的数据共享和报告制作非常实用。 "Data Exploration"章节深入探讨了数据探索的方法，包括初步查看数据、分析单个变量的分布和关系，以及多变量之间的关联性。此外，还介绍了如何保存图表为文件，便于进一步的分析或分享。 决策树部分，作者展示了如何使用package 'party'构建决策树模型，以及package 'rpart' 的高级特性。随机森林算法作为集成学习方法的代表，也在这一章得到了详尽的介绍，它通过集成多个决策树来提高预测性能。 回归分析是数据挖掘的核心内容，"Regression"章节中，作者介绍了基础的线性回归，以及逻辑回归，这些都是理解数据内在规律和预测模型构建的基础。 《R与数据挖掘实例与案例研究》是一本实用性很强的教程，不仅适合初学者了解R在数据挖掘中的应用，也对有经验的数据分析师提供了实操参考和深入学习的案例。读者可以通过阅读和实践这些例子，提升自己的R技能并掌握数据挖掘的实际操作策略。"