图书介绍

R语言与数据挖掘【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

张良均，谢佳标，杨坦，肖刚，黄博，陈玉辉，万正勇著著
出版社：北京：机械工业出版社
ISBN：9787111540526
出版时间：2016
标注页数：302页
文件大小：23MB
文件页数：313页
主题词：数据处理

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图书目录

第一部分基础篇2

第1章 R语言的安装与使用2

1.1 R安装与升级3

1.2 R使用入门4

1.2.1 R操作界面4

1.2.2 RStudio窗口介绍5

1.2.3 R常用操作6

1.3 R数据分析包8

1.4 配套资源使用说明10

1.5 小结10

1.6 上机实验10

第2章数据对象与数据读写12

2.1 数据类型12

2.2 数据结构16

2.2.1 向量16

2.2.2 矩阵19

2.2.3 数组24

2.2.4 数据框25

2.2.5 因子28

2.2.6 列表31

2.3 数据文件的读写34

2.3.1 键盘输入数据34

2.3.2 读取不同格式的数据35

2.3.3 从其他统计软件获取数据37

2.3.4 从数据库获取数据37

2.3.5 从网页获取数据39

2.4 小结40

2.5 上机实验40

第3章 R语言常用数据管理42

3.1 变量的重命名42

3.2 缺失值分析45

3.3 数据排序46

3.4 随机抽样48

3.5 数值运算函数49

3.6 字符串处理52

3.7 文本分词56

3.8 apply函数族62

3.9 数据整合65

3.10 控制流68

3.11 函数的编写71

3.12 小结72

3.13 上机实验73

第4章图形探索75

4.1 图形元素76

4.1.1 颜色76

4.1.2 点80

4.1.3 文本82

4.1.4 线条86

4.1.5 图例91

4.1.6 坐标轴92

4.2 图形组合94

4.3 图形保存97

4.4 图形函数98

4.5 小结116

4.6 上机实验116

第5章高级绘图工具117

5.1 lattice包绘图工具117

5.1.1 绘图特色117

5.1.2 基本图形122

5.2 ggplot2包绘图工具135

5.2.1 从qplot开始135

5.2.2 ggplot作图137

5.3 交互式绘图工具简介142

5.3.1 rCharts包143

5.3.2 recharts包147

5.3.3 googleVis包147

5.3.4 htmlwidgets包148

5.3.5 shiny包153

5.4 小结163

5.5 上机实验163

第二部分建模应用篇166

第6章分类与预测166

6.1 回归分析166

6.2 决策树175

6.2.1 C4.5 算法176

6.2.2 CART算法178

6.2.3 C5.0算法180

6.3 人工神经网络181

6.4 KNN算法183

6.5 朴素贝叶斯分类185

6.6 其他分类与预测算法函数187

6.7 分类与预测算法评价192

6.8 小结196

6.9 上机实验196

第7章聚类分析198

7.1 K-Means聚类分析函数199

7.2 层次聚类算法204

7.3 其他聚类分析函数207

7.4 小结211

7.5 上机实验212

第8章关联规则213

8.1 Apriori关联规则214

8.2 小结226

8.3 上机实验226

第9章智能推荐228

9.1 智能推荐模型构建228

9.2 智能推荐模型评价232

9.3 小结235

9.4 上机实验235

第10章时间序列237

10.1 ARIMA模型237

10.2 其他时间序列模型245

10.3 小结250

10.4 上机实验251

第三部分 Rattle篇254

第11章可视化数据挖掘工具Rattle254

11.1 Rattle简介及其安装254

11.1.1 Rattle简介254

11.1.2 Rattle安装254

11.2 功能预览255

11.3 数据导入256

11.3.1 导入CSV数据256

11.3.2 导入ARFF数据261

11.3.3 导入ODBC数据262

11.3.4 R Dataset——导入其他数据源264

11.3.5 导入RData File数据集267

11.3.6 导入Library数据268

11.4 数据探索269

11.4.1 数据总体概况269

11.4.2 数据分布探索272

11.4.3 相关性275

11.4.4 主成分277

11.4.5 交互图278

11.5 数据建模283

11.5.1 聚类分析283

11.5.2 关联规则288

11.5.3 决策树291

11.5.4 随机森林293

11.6 模型评估296

11.6.1 混淆矩阵296

11.6.2 风险图296

11.6.3 ROC图及相关图表297

11.6.4 模型得分数据集298

11.7 小结299

11.8 上机实验299

参考资料301