R语言常用算法包
来源:互联网 发布:mac dare you日常吗 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 05:52
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。
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。
0 0
- R语言常用算法包
- R语言常用包分类
- R语言常用包分类
- R语言实现常用算法
- R语言常用packages(常用R包)
- R语言常用数据挖掘包
- R语言常用包分类总结
- R语言常用包及介绍
- R语言常用包分类总结
- 一次性下载《R语言实战2》全书的R包及常用的R包
- R语言与数据挖掘学习笔记(常用的包)
- R语言与数据挖掘学习笔记(常用的包)
- R语言与数据挖掘学习笔记(常用的包)
- R语言学习路线和常用数据挖掘包
- R语言学习路线和常用数据挖掘包
- R语言学习路线和常用数据挖掘包
- R语言与数据挖掘学习笔记(常用的包)
- 常用R包
- Picasso 源码分析
- 关于iOS开发中info.plist文件的解读
- 负载均衡实现,一个域名对应多个IP地址
- 给PLSQL插上飞翔的翅膀-PLSQL优化
- 企业究竟如何保存数据?从携程官网瘫痪事件说起
- R语言常用算法包
- AIX /var/adm/wtmp: Value too large to be stored in data type.
- 集合类的体系结构
- linux c常用字符串处理函数
- m 升的水倒入 n 个相同的容器(容器无限大)
- 使用开源库 Objective-C RegEx Categories 处理正则表达式
- git reset soft,hard,mixed之区别深解
- 热门威胁情报库深入分析
- 从头学习JAVA(二)