R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)手冊(cè)

第1 章 R 語(yǔ)言簡(jiǎn)介
1.1 R 語(yǔ)言軟件的安裝與運(yùn)行................................................................................................. 1
1.1.1 R 語(yǔ)言軟件的安裝、啟動(dòng)與關(guān)閉........................................................................... 1
1.1.2 R 語(yǔ)言程輯包的安裝和使用.................................................................................. 4
1.2 R 語(yǔ)言的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)............................................................................................................. 6
1.2.1 R 語(yǔ)言對(duì)象和類型................................................................................................. 6
1.2.2 向量........................................................................................................................ 7
1.2.3 數(shù)組和矩陣........................................................................................................... 12
1.2.4 列表...................................................................................................................... 17
1.2.5 數(shù)據(jù)框.................................................................................................................. 20
第2 章 數(shù)據(jù)的讀取與保存
2.1 數(shù)據(jù)的讀取...................................................................................................................... 24
2.1.1 讀取內(nèi)置數(shù)據(jù)集和文本文件................................................................................ 24
2.1.2 讀取Excel 數(shù)據(jù)和CSV 格式的數(shù)據(jù).................................................................... 30
2.1.3 讀取R 語(yǔ)言格式數(shù)據(jù)和網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)........................................................................ 33
2.1.4 讀取其他格式的數(shù)據(jù)........................................................................................... 34
2.2 數(shù)據(jù)保存.......................................................................................................................... 36
2.2.1 寫(xiě)出數(shù)據(jù).............................................................................................................. 36
2.2.2 使用函數(shù)cat() ...................................................................................................... 37
2.2.3 保存為R 語(yǔ)言格式文件....................................................................................... 38
2.2.4 保存為其他類型文件........................................................................................... 39
第3 章 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.1 缺失值處理...................................................................................................................... 40
3.1.1 缺失值判斷........................................................................................................... 40
3.1.2 缺失模型判斷....................................................................................................... 44
3.1.3 常用處理方法....................................................................................................... 48
3.2 數(shù)據(jù)整理.......................................................................................................................... 53
3.2.1 數(shù)據(jù)合并.............................................................................................................. 53
3.2.2 選取子集.............................................................................................................. 56
3.2.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換.............................................................................................................. 59
第4 章 數(shù)據(jù)的探索性分析
4.1 基本繪圖函數(shù).................................................................................................................. 66
4.2 探索單個(gè)變量.................................................................................................................. 74
4.2.1 單組數(shù)據(jù)的圖形描述........................................................................................... 74
4.2.2 單組數(shù)據(jù)的描述性分析....................................................................................... 79
4.3 探索多個(gè)變量.................................................................................................................. 81
4.3.1 兩組數(shù)據(jù)的圖形描述........................................................................................... 81
4.3.2 多組數(shù)據(jù)的圖形描述........................................................................................... 85
4.3.3 多組數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)....................................................................................... 88
4.4 其他圖像探索.................................................................................................................. 90
第5 章 回歸分析
5.1 一元線性回歸.................................................................................................................. 94
5.1.1 模型簡(jiǎn)介.............................................................................................................. 94
5.1.2 函數(shù)介紹.............................................................................................................. 96
5.1.3 綜合案例：iris 數(shù)據(jù)集的一元回歸建模.............................................................. 97
5.2 多元線性回歸.................................................................................................................. 99
5.2.1 模型簡(jiǎn)介.............................................................................................................. 99
5.2.2 綜合案例：iris 數(shù)據(jù)集的多元回歸建模............................................................ 100
5.3 變量的選擇.................................................................................................................... 105
5.3.1 逐步回歸方法簡(jiǎn)介及函數(shù)介紹.......................................................................... 105
5.3.2 綜合案例：swiss 數(shù)據(jù)集的逐步回歸建模......................................................... 106
5.3.3 嶺回歸的方法簡(jiǎn)介及函數(shù)介紹.......................................................................... 109
5.3.4 綜合案例：longley 數(shù)據(jù)集的嶺回歸探索.......................................................... 110
5.3.5 lasso 回歸方法簡(jiǎn)介及函數(shù)介紹......................................................................... 114
5.3.6 綜合案例：longley 數(shù)據(jù)集的lasso 回歸建模.................................................... 115
5.4 Logistic 回歸.................................................................................................................. 117
5.4.1 模型簡(jiǎn)介............................................................................................................ 117
5.4.2 函數(shù)介紹............................................................................................................ 119
5.4.3 綜合案例：iris 數(shù)據(jù)集的邏輯回歸建模............................................................ 120
第6 章 方差分析
6.1 單因素方差分析............................................................................................................ 124
6.1.1 模型介紹............................................................................................................ 124
6.1.2 函數(shù)介紹............................................................................................................ 126
6.1.3 綜合案例：不同治療方法下膽固醇降低效果的差異性分析............................ 127
6.2 雙因素方差分析............................................................................................................ 130
6.2.1 模型介紹............................................................................................................ 130
6.2.2 綜合案例：不同劑量下老鼠妊娠重量的差異性分析........................................ 132
6.3 協(xié)方差分析.................................................................................................................... 136
6.3.1 模型簡(jiǎn)介............................................................................................................ 136
6.3.2 函數(shù)介紹............................................................................................................ 136
6.3.3 綜合案例：hotdog 數(shù)據(jù)集的協(xié)方差分析........................................................... 137
第7 章 主成分分析和因子分析
7.1 降維的基本方法：主成分分析..................................................................................... 139
7.1.1 理論基礎(chǔ)：原始變量的線性組合...................................................................... 139
7.1.2 模型介紹............................................................................................................ 141
7.1.3 函數(shù)介紹............................................................................................................ 143
7.1.4 綜合案例：longley 數(shù)據(jù)集的變量降維及回歸.................................................. 144
7.1.5 綜合案例：longley 數(shù)據(jù)集的變量降維及回歸（主成分回歸）....................... 148
7.2 推廣發(fā)展：因子分析.................................................................................................... 150
7.2.1 理論基礎(chǔ)：多個(gè)變量綜合為少數(shù)因子............................................................... 150
7.2.2 模型介紹............................................................................................................ 151
7.2.3 函數(shù)介紹............................................................................................................ 153
7.2.4 綜合案例：能力和智商測(cè)試的因子分析探索................................................... 154
第8 章 判別分析
8.1 距離判別法.................................................................................................................... 160
8.1.1 理論基礎(chǔ)：離誰(shuí)近，就屬于誰(shuí).......................................................................... 160
8.1.2 函數(shù)介紹............................................................................................................ 162
8.1.3 綜合案例：基于距離判別的iris 數(shù)據(jù)集分類.................................................... 164
8.2 Bayes 判別法................................................................................................................. 168
8.2.1 理論基礎(chǔ)：先驗(yàn)概率與錯(cuò)判損失...................................................................... 168
8.2.2 函數(shù)介紹............................................................................................................ 170
8.2.3 綜合案例：基于iris 數(shù)據(jù)集的Bayes 判別分析................................................ 171
8.3 Fisher 判別法................................................................................................................. 171
8.3.1 理論基礎(chǔ)：投影................................................................................................. 171
8.3.2 函數(shù)介紹............................................................................................................ 173
8.3.3 綜合案例：基于Fisher 判別的iris 數(shù)據(jù)集分類................................................ 174
第9 章 常規(guī)聚類分析
9.1 深入了解聚類分析........................................................................................................ 178
9.1.1 差異與分類......................................................................................................... 178
9.1.2 主流的聚類算法................................................................................................. 179
9.2 動(dòng)態(tài)聚類........................................................................................................................ 180
9.2.1 聚類的基本過(guò)程................................................................................................. 180
9.2.2 函數(shù)介紹............................................................................................................ 183
9.2.3 綜合案例：基于隨機(jī)生成序列的動(dòng)態(tài)聚類....................................................... 184
9.3 層次聚類........................................................................................................................ 194
9.3.1 聚類的基本過(guò)程................................................................................................. 194
9.3.2 函數(shù)介紹............................................................................................................ 197
9.3.3 綜合案例：基于UScitiesD 數(shù)據(jù)集的層次聚類................................................. 199
9.4 密度聚類........................................................................................................................ 202
9.4.1 聚類的基本過(guò)程................................................................................................. 202
9.4.2 函數(shù)介紹............................................................................................................ 202
9.4.3 綜合案例：基于隨機(jī)生成序列的密度聚類....................................................... 203
9.5 EM 聚類......................................................................................................................... 204
9.5.1 聚類的基本過(guò)程................................................................................................. 205
9.5.2 函數(shù)介紹............................................................................................................ 205
9.5.3 綜合案例：基于iris 數(shù)據(jù)集的EM 聚類............................................................ 206
第10 章 關(guān)聯(lián)規(guī)則
10.1 簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)規(guī)則.............................................................................................................. 210
10.1.1 基本概念與表示形式....................................................................................... 210
10.1.2 評(píng)價(jià)簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)規(guī)則的有效性和實(shí)用性............................................................. 211
10.2 序列關(guān)聯(lián)規(guī)則.............................................................................................................. 212
10.2.1 差異與基本概念............................................................................................... 212
10.2.2 生成序列關(guān)聯(lián)規(guī)則........................................................................................... 213
10.3 Apriori 算法................................................................................................................. 214
10.3.1 算法介紹：挖掘頻繁項(xiàng)集................................................................................ 214
10.3.2 函數(shù)介紹.......................................................................................................... 215
10.3.3 綜合案例：基于Titanic 數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘............................................ 216
10.4 Eclat 算法.................................................................................................................... 224
10.4.1 算法介紹：自底向上的搜索............................................................................ 224
10.4.2 函數(shù)介紹.......................................................................................................... 224
10.4.3 綜合案例：基于美國(guó)人口調(diào)查數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘...................................... 225
10.5 SPADE 算法................................................................................................................. 230
10.5.1 算法介紹：基于序列格的搜索和連接............................................................. 231
10.5.2 函數(shù)介紹.......................................................................................................... 232
10.5.3 綜合案例：基于zaki 數(shù)據(jù)集的序列關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘......................................... 233
第11 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11.1 深入了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)............................................................................................... 239
11.1.1 生物神經(jīng)元....................................................................................................... 240
11.1.2 人工神經(jīng)元模型............................................................................................... 241
11.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)種類........................................................................................... 244
11.1.4 建立模型的一般步驟........................................................................................ 247
11.2 B-P 反向傳播網(wǎng)絡(luò)....................................................................................................... 248
11.2.1 B-P 反向傳播網(wǎng)絡(luò)模型.................................................................................... 248
11.2.2 算法介紹........................................................................................................... 249
11.2.3 函數(shù)介紹........................................................................................................... 250
11.3 綜合案例：基于Boston 數(shù)據(jù)的波士頓郊區(qū)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)建模........................................ 252