R环境下的数据挖掘：从前期处理到扩展算法应用

《数据挖掘过程在R环境下的应用》是一本详细介绍如何在R语言环境中进行数据挖掘的实用指南。该文档分为两个主要部分：数据的前期处理和R的扩展算法。 在第一部分“R对数据的前期处理”中，作者首先强调了R在数据库支持方面的强大能力，使得数据的获取和管理变得简单。这部分包括了对单维和多维变量的描述性分析，以及数据可视化的重要性。通过R，用户可以清晰地呈现数据分布，理解各变量之间的关系，为后续的数据清洗和预处理奠定基础。 第二部分深入探讨了R的扩展算法，涵盖了丰富的数据挖掘技术。这部分首先介绍了与数据挖掘相关的R包，这些包极大地扩展了R的功能，使得复杂的数据挖掘任务得以实现。具体来说，作者详细讲解了： 1. **关联规则**：用于发现数据中的频繁模式和相关性，如Apriori或FP-growth算法，这对于市场篮子分析等场景十分有用。 2. **分类方法**：展示了多种分类算法，如决策树、逻辑回归、支持向量机（SVM）等，这些都是预测分析的核心技术。 3. **聚类**：涉及层次聚类（如自底向上或自顶向下构建簇）和分割聚类（如K-means），帮助用户根据相似性将数据分组。 4. **随机森林**：一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取平均或投票结果来提高模型的稳定性和准确性。 5. **神经网络**：介绍了在R中实现的神经网络模型，用于解决复杂的非线性问题。 R之所以在数据挖掘领域表现出色，是因为其庞大的库和广泛的接口支持，允许用户接入各种格式的数据源，如CSV、SPSS、SAS、Minitab、Stata和Excel等，这极大地扩展了数据挖掘的适用范围。截至2008年，R语言已拥有超过1600个包，覆盖了多个学科领域，反映了其作为强大统计和机器学习工具的全面性。 总结来说，《数据挖掘过程在R环境下的应用.pdf》是一份实用性极强的教程，它不仅介绍了数据挖掘的基本流程，还展示了如何利用R的特性来处理和挖掘数据，无论你是R语言新手还是经验丰富的数据分析师，都能从中获益良多。