R语言常用数据挖掘包

今天发现一个很不错的博客(http://www.RDataMining.com),博主致力于研究R语言在数据挖掘方面的应用,正好近期很想系统的学习一下R语言和数据挖掘的整个流程,看了这个博客的内容,心里久久不能平静。决定从今天开始 ...
今天发现一个很不错的博客(http://www.RDataMining.com), 博主致力于研究R语言在数据挖掘方面的应用,正好近期很想系统的学习一下R语言和数据挖掘的整个流程,看了这个博客的内容,心里久久不能平静。决定从今天 开始,只要晚上能在11点之前把碗洗好,就花一个小时的时间学习博客上的内容,并把学习过程中记不住的信息记录下来,顺便把离英语四级的差距尽量缩小。

下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合。其中一些不是专门为了数据挖掘而开发,但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙,所以也包含进来。

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。

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