R语言数据挖掘实战：决策树、聚类与文本分析

"《用R做数据挖掘》是由Yanchang Zhao编著的一份关于使用R语言进行数据挖掘的资料，涵盖了决策树、聚类和文本挖掘等多个主题。该资源提供了示例和案例研究，但具体的内容不包含在这个简化的版本中，仅在书本版本中提供。最新在线版本可以在作者的网站上找到，同时也提供了R数据挖掘的参考卡片、相关的R代码、数据和常见问题解答。读者可以通过RDataMining小组或直接向作者发送邮件提出问题或反馈。此外，还有一个专门讨论R和数据挖掘的论坛，以及一个Twitter账号@RDataMining可以关注。还有一本相关的书籍《Data Mining Application with R》可供进一步学习。" 在这份资源中，主要的知识点包括： 1. **R语言基础**：R是一种广泛用于统计分析和图形可视化的开源编程语言，尤其适合数据挖掘任务。它拥有丰富的库和工具，如`caret`、`randomForest`、`cluster`和`tm`等，用于构建决策树、执行聚类分析和处理文本数据。 2. **决策树**：决策树是一种监督学习方法，通过构建树状模型来做出预测。在R中，可以使用`rpart`包创建决策树，它能够处理分类和回归问题，并支持特征选择和剪枝。 3. **聚类**：聚类是无监督学习的一种，目的是将数据集中的样本分成不同的组或簇。R中的`kmeans`、`hclust`和`agnes`等函数可以帮助进行不同类型的聚类算法，如K均值、层次聚类等。 4. **文本挖掘**：R的`tm`（文本挖掘）和`SnowballC`包提供了处理文本数据的功能，包括预处理（如去除停用词、词干提取）、创建词袋模型、情感分析等。 5. **案例研究**：虽然此资源的简版未包含具体的案例，但在完整版书籍中，可能包含实际的数据挖掘项目实例，这些案例有助于读者将理论知识应用到实践中。 6. **RCode与数据**：作者提供了R代码、数据和常见问题解答，这为学习者提供了实践操作的机会，能够直接运行代码并理解数据挖掘过程。 7. **交流平台**：RDataMining小组和Twitter账号提供了与作者和其他学习者的互动渠道，可以讨论问题、分享经验或获取最新资讯。 通过这份资源，学习者可以全面了解如何利用R语言进行数据挖掘，从基础概念到具体实施，覆盖了数据预处理、建模和结果解释等多个环节。