【学习】干货：与数据挖掘有关或有帮助的R包和函数的集合

PPV课大数据

与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。

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。

End.

PPV课其他精彩文章：

0、回复“活动”查看PPV课社区百日掘金活动-积分兑换Iphone 5s、MINI金条

1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构

2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案

3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计，令人惊叹叫绝

4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具

5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生，后来禅师疯了！！知识无极限

6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布

7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载

8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募

9、回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦

原文始发于微信公众号（PPV课数据科学社区）：【学习】干货：与数据挖掘有关或有帮助的R包和函数的集合