前 言
及時(shí)部分 基礎(chǔ)篇
第1章 R語(yǔ)言的安裝與使用 2
1.1 R安裝與升級(jí) 3
1.2 R使用入門(mén) 4
1.2.1 R操作界面 4
1.2.2 RStudio窗口介紹 5
1.2.3 R常用操作 6
1.3 R數(shù)據(jù)分析包 8
1.4 配套資源使用說(shuō)明 10
1.5 小結(jié) 10
1.6 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 10
第2章 數(shù)據(jù)對(duì)象與數(shù)據(jù)讀寫(xiě) 12
2.1 數(shù)據(jù)類(lèi)型 12
2.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 16
2.2.1 向量 16
2.2.2 矩陣 19
2.2.3 數(shù)組 24
2.2.4 數(shù)據(jù)框 25
2.2.5 因子 28
2.2.6 列表 31
2.3 數(shù)據(jù)文件的讀寫(xiě) 34
2.3.1 鍵盤(pán)輸入數(shù)據(jù) 34
2.3.2 讀取不同格式的數(shù)據(jù) 35
2.3.3 從其他統(tǒng)計(jì)軟件獲取數(shù)據(jù) 37
2.3.4 從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù) 37
2.3.5 從網(wǎng)頁(yè)獲取數(shù)據(jù) 39
2.4 小結(jié) 40
2.5 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 40
第3章 R語(yǔ)言常用數(shù)據(jù)管理 42
3.1 變量的重命名 42
3.2 缺失值分析 45
3.3 數(shù)據(jù)排序 46
3.4 隨機(jī)抽樣 48
3.5 數(shù)值運(yùn)算函數(shù) 49
3.6 字符串處理 52
3.7 文本分詞 56
3.8 apply函數(shù)族 62
3.9 數(shù)據(jù)整合 65
3.10 控制流 68
3.11 函數(shù)的編寫(xiě) 71
3.12 小結(jié) 72
3.13 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 73
第4章 圖形探索 75
4.1 圖形元素 76
4.1.1 顏色 76
4.1.2 點(diǎn) 80
4.1.3 文本 82
4.1.4 線條 86
4.1.5 圖例 91
4.1.6 坐標(biāo)軸 92
4.2 圖形組合 94
4.3 圖形保存 97
4.4 圖形函數(shù) 98
4.5 小結(jié) 116
4.6 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 116
第5章 高級(jí)繪圖工具 117
5.1 lattice包繪圖工具 117
5.1.1 繪圖特色 117
5.1.2 基本圖形 122
5.2 ggplot2包繪圖工具 135
5.2.1 從qplot開(kāi)始 135
5.2.2 ggplot作圖 137
5.3 交互式繪圖工具簡(jiǎn)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 小結(jié) 163
5.5 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 163
第二部分 建模應(yīng)用篇
第6章 分類(lèi)與預(yù)測(cè) 166
6.1 回歸分析 166
6.2 決策樹(shù) 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 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 181
6.4 KNN算法 183
6.5 樸素貝葉斯分類(lèi) 185
6.6 其他分類(lèi)與預(yù)測(cè)算法函數(shù) 187
6.7 分類(lèi)與預(yù)測(cè)算法評(píng)價(jià) 192
6.8 小結(jié) 196
6.9 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 196
第7章 聚類(lèi)分析 198
7.1 K-Means聚類(lèi)分析函數(shù) 199
7.2 層次聚類(lèi)算法 204
7.3 其他聚類(lèi)分析函數(shù) 207
7.4 小結(jié) 211
7.5 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 212
第8章 關(guān)聯(lián)規(guī)則 213
8.1 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則 214
8.2 小結(jié) 226
8.3 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 226
第9章 智能推薦 228
9.1 智能推薦模型構(gòu)建 228
9.2 智能推薦模型評(píng)價(jià) 232
9.3 小結(jié) 235
9.4 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 235
第10章 時(shí)間序列 237
10.1 ARIMA模型 237
10.2 其他時(shí)間序列模型 245
10.3 小結(jié) 250
10.4 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 251
第三部分 Rattle篇
第11章 可視化數(shù)據(jù)挖掘工具Rattle 254
11.1 Rattle簡(jiǎn)介及其安裝 254
11.1.1 Rattle簡(jiǎn)介 254
11.1.2 Rattle安裝 254
11.2 功能預(yù)覽 255
11.3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入 256
11.3.1 導(dǎo)入CSV數(shù)據(jù) 256
11.3.2 導(dǎo)入ARFF數(shù)據(jù) 261
11.3.3 導(dǎo)入ODBC數(shù)據(jù) 262
11.3.4 R Dataset——導(dǎo)入其他數(shù)據(jù)源 264
11.3.5 導(dǎo)入RData File數(shù)據(jù)集 267
11.3.6 導(dǎo)入Library數(shù)據(jù) 268
11.4 數(shù)據(jù)探索 269
11.4.1 數(shù)據(jù)總體概況 269
11.4.2 數(shù)據(jù)分布探索 272
11.4.3 相關(guān)性 275
11.4.4 主成分 277
11.4.5 交互圖 278
11.5 數(shù)據(jù)建模 283
11.5.1 聚類(lèi)分析 283
11.5.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則 288
11.5.3 決策樹(shù) 291
11.5.4 隨機(jī)森林 293
11.6 模型評(píng)估 296
11.6.1 混淆矩陣 296
11.6.2 風(fēng)險(xiǎn)圖 296
11.6.3 ROC圖及相關(guān)圖表 297
11.6.4 模型得分?jǐn)?shù)據(jù)集 298
11.7 小結(jié) 299
11.8 上機(jī)實(shí)驗(yàn) 299
參考資料 301
