R语言与数据挖掘：案例研究与实践

"R语言与数据挖掘" 在"R_and_data_mining"这个主题中，我们主要探讨的是如何利用R语言进行数据挖掘。R语言是一种强大的统计计算和图形生成工具，尤其在数据分析领域有着广泛的应用。数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，通过运用各种算法和方法，如分类、聚类、关联规则、回归分析等，帮助用户理解数据的内在规律。 此资料可能包含了由Yanchang Zhao编写的案例研究，但这些内容没有在这份简化的在线版本中提供，它们被保留用于书籍版本。作者鼓励对特定主题有兴趣的读者提供反馈，以便在未来版本中加入更多章节，如话题建模和流图，以及空间数据分析。 在提供的资源中，读者可以访问http://www.rdatamining.com获取最新的在线版本，以及一本关于R语言数据挖掘的参考卡片。此外，该网站还提供了相关的R代码、数据和常见问题解答（FAQs），这对于实际操作数据挖掘项目非常有帮助。 如果读者有任何问题、评论或遇到文档或书籍版本的问题，可以将它们发布到RDataMining小组，或者直接通过电子邮件联系作者。为了促进交流，还有一个专门的讨论论坛——RDataMining小组（<http://group.rdatamining.com>），在这里，用户可以与其他R语言和数据挖掘爱好者一起讨论相关问题。 最后，作者在社交媒体上也有活跃的存在，例如Twitter，关注他的动态可以获取关于R语言和数据挖掘的最新资讯。 在这个主题中，R语言的数据挖掘实践涵盖了数据预处理、模型构建、结果解释等多个步骤，涉及到的工具和包包括但不限于 caret、randomForest、tm、ggplot2 等。学习R语言数据挖掘，不仅能够提升数据分析能力，还可以提高解决问题的效率，对于数据科学家、分析师以及任何需要处理大量数据的人来说都是必不可少的技能。