大数据、数据挖掘、数据分析资料.docx

与数据挖掘有关或有帮助的R包和函数的集合2015-01-19大数据大数据大数据微信号hzdashuju功能介绍大数据蕴藏着丰富的信息和价值,如何处理好大数据并发掘其潜藏的商业价值,这是大数据时代的新挑战。我们将为大家提供与大数据相关的最新技术和资讯。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,:、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,coxph3、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,drmECLAT算法:采用等价类,RST深度搜索和集合的交集:eclat4、序列模式常用的包:arulesSequencesSPADE算法:cSPADE5、时间序列常用的包:timsac时间序列构建函数:ts成分分解:p,pose,stl,tsr6、统计常用的包:BaseR,nlme方差分析:aov,anova密度分析:density假设检验:,,anova,aov线性混合模型:lme主成分分析和因子分析:p7、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boxplotQQ(quantile-quantile