R语言数据挖掘实战：基于案例研究

"Data Mining with R - 这本书是BI数据挖掘领域的重要参考资料，通过案例研究深入探讨数据挖掘技术。作者使用R语言作为工具，详细介绍了如何在实际场景中应用数据挖掘方法。这本书属于Chapman&Hall/CRC的数据挖掘与知识发现系列，适合对复杂数据集有理解需求的读者。" 《Data Mining with R》一书深入浅出地讲解了数据挖掘的核心概念和实践技巧，特别强调了使用R语言进行数据挖掘的优势。R语言因其强大的统计分析能力和丰富的开源包库，已经成为数据科学领域广泛使用的工具之一。书中可能涵盖了从数据预处理、特征选择、模型构建到结果评估的整个数据挖掘流程。 在数据预处理部分，作者可能讨论了数据清洗、缺失值处理、异常值检测以及数据转换等关键步骤，这些都是确保后续分析准确性的基础。特征选择是数据挖掘中的重要环节，书中可能介绍了如何通过统计测试、相关性分析和过滤方法来选取最有影响力的特征，以提高模型的预测能力。 接着，书中可能会详细阐述各种数据挖掘算法，如分类（决策树、随机森林、贝叶斯网络等）、聚类（K-means、层次聚类、DBSCAN等）、回归分析以及关联规则学习（Apriori、FP-Growth等）。这些算法的实现和优化通常依赖于R语言中的各种数据挖掘库，如`caret`、`randomForest`、` klaR`等。 此外，书中还可能涉及特定领域的数据挖掘应用，如文本挖掘（使用NLP技术进行文档分类、情感分析等）、地理空间数据挖掘（结合GIS技术进行空间模式识别）以及生物信息学中的数据挖掘（例如基因表达数据的分析）。这些案例研究不仅帮助读者理解理论知识，还能提升他们在实际工作中的问题解决能力。 最后，针对电子健康记录（EHRs）的信息发现，作者可能探讨了如何在医疗数据中挖掘有价值的信息，以支持疾病预测、患者分组和临床决策支持。这涉及到隐私保护、数据安全以及合规性等问题，这些都是在医疗数据挖掘中必须考虑的关键因素。 《Data Mining with R》是一本综合性的数据挖掘教程，适合数据科学家、分析师、研究人员和学生阅读，通过实例学习，帮助他们掌握并应用数据挖掘技术解决实际问题。