【R语言】常用的R语言数据挖掘包
发布日期:2021-06-23 04:28:57 浏览次数:9 分类:技术文章

本文共 1463 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

常用的R语言数据挖掘包


与Python相比,R语言的很多算法分别会有不同的作者实现,而每个人有不同的实现方式,所以会产生大量的package。因此,学习R语言需要广泛了解与所研究问题相关的包,这样就比较耗时耗力。在此,整理了一些在数据挖掘中常用的R包,以供参考::

1、聚类

  • 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust

  • 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara

  • 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana

  • 基于模型的方法: mclust

  • 基于密度的方法: dbscan

  • 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust

  • 基于验证的方法: cluster.stats

2、分类

  • 常用的包:

    rpart,party,randomForest,rpartOrdinal,tree,marginTree,

    maptree,survival

  • 决策树: rpart, ctree

  • 随机森林: cforest, randomForest

  • 回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals

  • 生存分析: survfit, survdiff, coxph

3、关联规则与频繁项集

  • 常用的包:

    arules:支持挖掘频繁项集,最大频繁项集,频繁闭项目集和关联规则

    DRM:回归和分类数据的重复关联模型

  • APRIORI算法,广度RST算法:apriori, drm

  • ECLAT算法: 采用等价类,RST深度搜索和集合的交集: eclat

4、序列模式

  • 常用的包: arulesSequences

  • SPADE算法: cSPADE

5、时间序列

  • 常用的包: timsac

  • 时间序列构建函数: ts

  • 成分分解: decomp, decompose, stl, tsr

6、统计

  • 常用的包: Base R, nlme

  • 方差分析: aov, anova

  • 密度分析: density

  • 假设检验: t.test, prop.test, anova, aov

  • 线性混合模型:lme

  • 主成分分析和因子分析:princomp

7、图表

  • 条形图: barplot

  • 饼图: pie

  • 散点图: dotchart

  • 直方图: hist

  • 密度图: densityplot

  • 蜡烛图, 箱形图 boxplot

  • QQ (quantile-quantile) 图: qqnorm, qqplot, qqline

  • Bi-variate plot: coplot

  • 树: rpart

  • Parallel coordinates: parallel, paracoor, parcoord

  • 热图, contour: contour, filled.contour

  • 其他图: stripplot, sunflowerplot, interaction.plot, matplot, fourfoldplot,

    assocplot, mosaicplot

  • 保存的图表格式: pdf, postscript, win.metafile, jpeg, bmp, png

8、数据操作

  • 缺失值:na.omit

  • 变量标准化:scale

  • 变量转置:t

  • 抽样:sample

  • 堆栈:stack, unstack

  • 其他:aggregate, merge, reshape

9、与数据挖掘软件Weka做接口

  • RWeka: 通过这个接口,可以在R中使用Weka的所有算法。

转载地址:https://xinzhe.blog.csdn.net/article/details/86316560 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!

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