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210千字
字数
2016-07-01
发行日期
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主编推荐语
以R语言的函数应用为主，介绍函数的应用场景及使用格式，给出应用实例。
内容简介
本书主要分为三个部分，基础篇、建模应用篇和Rattle篇。基础篇（第1～5章）介绍了有关R语言的安装与使用、R语言中的数据结构、常用操作和绘图功能等基础功能。建模应用篇（第6～10章）主要介绍了目前在数据挖掘中的常用的建模方法在R语言中的实现函数，并对输出结果进行了解释，有助于读者快速掌握应用R语言进行分析挖掘建模的方法。Rattle篇（第11章）介绍了一个R语言的图形界面工具。图书配套提供了程序代码及数据，读者可通过上机实验，快速掌握书中所介绍的R语言的使用方法。
目录
- 版权信息
- 前言
- 第一部分 基础篇
- 第1章 R语言的安装与使用
- 1.1 R安装与升级
- 1.2 R使用入门
- 1.3 R数据分析包
- 1.4 配套资源使用说明
- 1.5 小结
- 1.6 上机实验
- 第2章 数据对象与数据读写
- 2.1 数据类型
- 2.2 数据结构
- 2.3 数据文件的读写
- 2.4 小结
- 2.5 上机实验
- 第3章 R语言常用数据管理
- 3.1 变量的重命名
- 3.2 缺失值分析
- 3.3 数据排序
- 3.4 随机抽样
- 3.5 数值运算函数
- 3.6 字符串处理
- 3.7 文本分词
- 3.8 apply函数族
- 3.9 数据整合
- 3.10 控制流
- 3.11 函数的编写
- 3.12 小结
- 3.13 上机实验
- 第4章 图形探索
- 4.1 图形元素
- 4.2 图形组合
- 4.3 图形保存
- 4.4 图形函数
- 4.5 小结
- 4.6 上机实验
- 第5章 高级绘图工具
- 5.1 lattice包绘图工具
- 5.2 ggplot2包绘图工具
- 5.3 交互式绘图工具简介
- 5.4 小结
- 5.5 上机实验
- 第二部分 建模应用篇
- 第6章 分类与预测
- 6.1 回归分析
- 6.2 决策树
- 6.3 人工神经网络
- 6.4 KNN算法
- 6.5 朴素贝叶斯分类
- 6.6 其他分类与预测算法函数
- 6.7 分类与预测算法评价
- 6.8 小结
- 6.9 上机实验
- 第7章 聚类分析
- 7.1 K-Means聚类分析函数
- 7.2 层次聚类算法
- 7.3 其他聚类分析函数
- 7.4 小结
- 7.5 上机实验
- 第8章 关联规则
- 8.1 Apriori关联规则
- 8.2 小结
- 8.3 上机实验
- 第9章 智能推荐
- 9.1 智能推荐模型构建
- 9.2 智能推荐模型评价
- 9.3 小结
- 9.4 上机实验
- 第10章 时间序列
- 10.1 ARIMA模型
- 10.2 其他时间序列模型
- 10.3 小结
- 10.4 上机实验
- 第三部分 Rattle篇
- 第11章 可视化数据挖掘工具Rattle
- 11.1 Rattle简介及其安装
- 11.2 功能预览
- 11.3 数据导入
- 11.4 数据探索
- 11.5 数据建模
- 11.6 模型评估
- 11.7 小结
- 11.8 上机实验
- 参考资料
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R 是一种适用于统计分析计算和图像处理的语言，受 S 语言和 Scheme 语言影响发展而来。早期 R 是基于 S 语言的一个 GNU 项目，所以也可以当作 S 语言的一种实现，通常用 S 语言编写的代码都可以不做任何修改地在 R 环境下运行。R 的语法来自 Scheme，作为一款诞生于 20 世纪 90 年代的语言，R 已经成为 S 统计编程语言的一类实现方式。
出版方
机械工业出版社有限公司
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