【原创】R语言数据挖掘统计预测模型课件教案讲义(附代码数据)

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R语言数据挖掘(第2版)课件：R的网络分析初步

《R语言数据挖掘(第2版)》
网络的定义表示及构建
网络分析的基础是网络的定义及表示，通常有两种相互联系的表示方式：图论表示方式、矩阵表示方式
图论表示方式：从图论角度看，网络由多个节点和节点间的连接（也称边）组成，是一种广义的图
网络可记为G=(N,E) 。网络G中沿着连接在不同节点间的移动，称为游走
相关R函数：
shortest.paths(graph=网络类对象名, v=起始节点对象, to=终止节点对象,mode=方向类型)
diameter(graph=网络类对象名 ,directed=TRUE/FALSE,unconnected=TRUE/FALSE)
《R语言数据挖掘(第2版)》
节点“中心”作用的测度
《R语言数据挖掘(第2版)》
R的网络可视化
网络可视化的核心是以怎样的外观轮廓展示网络，尤其对较为庞大的网络更为如此
合理安排网络外观轮廓的算法
最小分割法：目的是最小化连接间的交叉数最小空间法：基于几何意义上的空间距离，令空间距离较
近的节点摆放在相邻的位置上谱分解法：依据节点的特征向量中心度安排节点的位置树形/层次法：根据节点间的连接将节点安排成树形形状，
edge.betweenness(graph=网络类对象名)，可计算连接的中间中心度
《R语言数据挖掘(第2版)》
节点重要性的其他方面
结构洞
一个系统（网络）中，若某个成员（节点）退出系统，使得局部系统中的其他成员（节点）间不再有任何联系（连接）。从结构上看就像局部网络中出现了一个关系断裂的 “洞穴”，该成员称为一个结构洞
在网络G中，若一对节点被两个以上的连接相连，则称网络G存在多边
若网络G存在环或者多边，则称网络G为多重图。否则为简单图。网络的分析中，通常需将多重图简化为简单图后再研究

【原创】r语言层次聚类案例附代码数据

####################################################################### ############ 聚类分析####################################################################### a=cbind(农业总产值 ,林业总产值, 牧业总产值, 渔业总产值, 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值, 农村居民家庭经营耕地面积)# ⭞↚⭞Ѡ⭞䠅㚐㊱rownames(a)=mydata$地区detach(mydata)hc1=hclust(dist(scale(a)),"ward.D2")cbind(hc1$merge,hc1$height)### [,1] [,2] [,3]## [1,] -22 -24 0.1562347## [2,] -2 -29 0.4954046## [3,] -12 -20 0.6158525## [4,] -4 1 0.7459837## [5,] -5 -7 0.8431761## [6,] -27 4 0.8502919## [7,] -28 -30 0.9238256## [8,] 2 7 0.9982795## [9,] -1 -9 1.0586066## [10,] -14 3 1.0996796## [11,] -16 -23 1.1292437## [12,] -25 10 1.2758523## [13,] -13 -19 1.4055256## [14,] -3 11 1.4555952## [15,] -21 6 1.6495578## [16,] -10 -17 1.7462669## [17,] 9 15 1.7988319## [18,] -18 12 1.8498860## [19,] -6 -11 1.9536216## [20,] -8 5 2.1881307## [21,] -15 16 2.5009589## [22,] -31 20 2.7312571## [23,] 13 18 3.0129164## [24,] 8 17 3.0616119## [25,] 19 23 3.2580779## [26,] 14 21 4.3774794## [27,] -26 22 5.2122229## [28,] 25 26 6.0403304## [29,] 24 27 8.3310723## [30,] 28 29 11.4082257plot(hc1,hang=-2,ylab="欧氏距离",main="ward ")cutree(hc1,3)## 北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏## 1 1 2 1 3 2 3 3 1 2## 浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西## 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2## 海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏## 1 1 2 1 2 3 1 1 1 1## 新疆## 3library(NbClust)# 加载包res<-NbClust(a, distance ="euclidean", min.nc=2, max.nc=8,method ="complete", index ="ch")res$All.index## 2 3 4 5 6 7 8## 22.4859 64.2952 95.0505 91.2070 112.2167 126.6607 125.0580res$Best.nc## Number_clusters Value_Index## 7.0000 126.6607res$Best.partition## 北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏## 1 2 2 3 4 5 5 4 6 1## 浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西## 5 1 1 3 2 1 3 3 3 1## 海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏## 1 1 1 1 2 7 1 2 5 5## 新疆## 4####################################################################### ############ 因子分析####################################################################### x=ascale(x,center=T,scale=T)## 农业总产值林业总产值牧业总产值渔业总产值## 北京 -1.22777296 -0.68966546 -1.0576108 -0.717868590## 天津 -1.20072019 -1.32628581 -1.1287831 -0.587405030## 河北 1.44015787 -0.40768816 1.2735925 -0.276307864## 山西 -0.60736290 -0.39313054 -0.8459665 -0.730089499## 内蒙 -0.31173176 -0.16449038 0.3536925 -0.682760278## 辽宁 0.02317599 0.21376291 1.0886323 0.905582647## 吉林 -0.31664133 -0.16033106 0.3705164 -0.661159286## 黑龙江 0.73000004 0.28496065 0.6928325 -0.543827843## 上海 -1.22304555 -1.24358878 -1.1769433 -0.598687930## 江苏 1.32304764 -0.14014613 0.5106958 2.558246143## 浙江 -0.25945707 0.37842297 -0.4799669 1.088655075## 安徽 0.32193142 1.20245730 0.3549653 0.277626262## 福建 -0.22816878 1.77681021 -0.5790521 1.668371030## 江西 -0.46544975 1.43990544 -0.1820088 0.139953438## 山东 2.22835882 -0.05133246 2.0610374 2.643122498## 河南 2.22683767 0.36264203 2.0166955 -0.521101240## 湖北 0.88705181 -0.13647615 0.6684891 0.925656025## 湖南 1.03609706 1.81987138 0.8945726 -0.002409428## 广东 0.65132842 1.36442604 0.3760463 1.697020485## 广西 0.19109441 1.64358969 0.2862654 0.136415807## 海南 -0.95958625 0.32594217 -0.9698633 -0.119446069## 重庆 -0.61246376 -0.82851329 -0.6191076 -0.632081027## 四川 1.13921636 0.49292656 2.0375425 -0.313747797## 贵州 -0.59146827 -0.69749477 -0.6664339 -0.677051827## 云南 -0.10569354 1.40222691 0.0524867 -0.583545796## 西藏 -1.33060989 -1.32909946 -1.1967954 -0.752065694## 陕西 0.01099770 -0.64550329 -0.4072439 -0.713500151## 甘肃 -0.48272891 -1.11489458 -0.9441448 -0.747831257## 青海 -1.27264229 -1.30451055 -1.0825979 -0.751154486## 宁夏 -1.16021392 -1.24089745 -1.1284759 -0.716850181## 新疆 0.14646191 -0.83389594 -0.5730687 -0.711758136## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 北京 -0.521919855 -0.69519658 ## 天津 -0.036498322 -0.33578982 ## 河北 0.004069841 -0.23262677 ## 山西 -0.824825602 -0.02962851 ## 内蒙 1.179852466 2.59936535## 辽宁 0.730243656 0.39633505## 吉林 0.724094855 1.89053536## 黑龙江 1.396721068 3.65096289## 上海 -1.404513394 -0.77506475 ## 江苏 -0.340308064 -0.44560856 ## 浙江 0.499884752 -0.68188522 ## 安徽 -0.279565363 -0.23262677 ## 福建 -0.618739413 -0.61865625 ## 江西 -0.805278639 -0.33911766 ## 山东 0.133404538 -0.31582278 ## 河南 -0.500048919 -0.32247846 ## 湖北 -0.721961668 -0.29252790 ## 湖南 -0.917381131 -0.45559208 ## 广东 -0.957062704 -0.68521306 ## 广西 -0.615649655 -0.40567447 ## 海南 -0.663204069 -0.58537785 ## 重庆 -0.570175555 -0.43229719 ## 四川 -0.420353046 -0.48221480 ## 贵州 -0.604823220 -0.46890344 ## 云南 0.118332502 -0.32913414 ## 西藏 3.590383141 -0.23262677 ## 陕西 -0.572497480 -0.35575687 ## 甘肃 0.165991341 0.04358397## 青海 0.415065901 -0.25259382 ## 宁夏 0.655330865 0.36638449## 新疆 1.761431173 1.05524743 ## attr(,"scaled:center")## 农业总产值林业总产值## 1514.206129 111.20612 9## 牧业总产值渔业总产值## 877.092581 280.83903 2## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 17865.076774 2.58903 2## attr(,"scaled:scale")## 农业总产值林业总产值## 1097.854553 81.74416 7## 牧业总产值渔业总产值## 683.552567 373.13101 0## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 9767.757883 3.00495 2cor(x)### 农业总产值林业总产值牧业总产值## 农业总产值 1.00000000 0.4304367 0.9148545 ## 林业总产值 0.43043666 1.0000000 0.4593615 ## 牧业总产值 0.91485445 0.4593615 1.0000000 ## 渔业总产值 0.51598365 0.4351225 0.4103977 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.16652881 -0.3495913 -0.1017802## 农村居民家庭经营耕地面积 0.04040478 -0.0961515 0.1426829## 渔业总产值## 农业总产值 0.5159836## 林业总产值 0.4351225## 牧业总产值 0.4103977## 渔业总产值 1.0000000## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.2131248## 农村居民家庭经营耕地面积 -0.2669966## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农业总产值 -0.1665288 ## 林业总产值 -0.3495913 ## 牧业总产值 -0.1017802 ## 渔业总产值 -0.2131248 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 1.0000000 ## 农村居民家庭经营耕地面积 0.5316341 ## 农村居民家庭经营耕地面积## 农业总产值 0.04040478## 林业总产值 -0.09615150## 牧业总产值 0.14268286## 渔业总产值 -0.26699659## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 0.53163410## 农村居民家庭经营耕地面积 1.00000000FA=factanal(x,3,scores="regression")FA#### Call:## factanal(x = x, factors = 3, scores = "regression")#### Uniquenesses:## 农业总产值林业总产值## 0.134 0.64 9## 牧业总产值渔业总产值## 0.005 0.00 5## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 0.005 0.61 0#### Loadings:## Factor1 Factor2 Factor3## 农业总产值 0.902 0.231## 林业总产值 0.460 -0.274 0.253## 牧业总产值 0.989 0.100## 渔业总产值 0.335 -0.172 0.924## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.185 0.980## 农村居民家庭经营耕地面积 0.120 0.569 -0.227#### Factor1 Factor2 Factor3## SS loadings 2.164 1.396 1.032## Proportion Var 0.361 0.233 0.172## Cumulative Var 0.361 0.593 0.765#### The degrees of freedom for the model is 0 and the fit was 0.0338A=FA$loadings#D=diag(FA$uniquenesses)#cancha=cor(x)-A%*%t(A)-Dsum(cancha^2)## [1] 0.01188033FA$scores## Factor1 Factor2 Factor3## 北京 -0.9595745 -0.700059511 -0.55760316## 天津 -1.0947804 -0.236528598 -0.28377148## 河北 1.3398849 0.269241913 -0.72734450## 山西 -0.6949304 -0.952525400 -0.71168863## 内蒙 0.3022926 1.274620864 -0.61477840## 辽宁 0.9086974 0.898645857 0.80686141## 吉林 0.3617131 0.823049845 -0.69568729## 黑龙江 0.6377695 1.558056539 -0.53064438## 上海 -1.0020542 -1.600313046 -0.58279912## 江苏 0.2978404 -0.338175607 2.58332275## 浙江 -0.6586307 0.351125849 1.47562686## 安徽 0.3633716 -0.220261996 0.12915299## 福建 -0.7017677 -0.799773443 1.90201088## 江西 -0.1252221 -0.843258690 0.03964935## 山东 1.8098550 0.433178408 2.27098864## 河南 2.1841524 -0.072629248 -1.35570609## 湖北 0.6625677 -0.618906179 0.64211420## 湖南 1.0200226 -0.733225411 -0.50075826## 广东 0.3057090 -0.945233885 1.54225085## 广西 0.3420343 -0.562216144 -0.07785160## 海南 -0.9131785 -0.847172077 0.04381513## 重庆 -0.5087268 -0.661768675 -0.62025496## 四川 2.1397385 -0.003827953 -1.11031362## 贵州 -0.5463126 -0.703696201 -0.66210885## 云南 0.1044516 0.146947680 -0.63418799## 西藏 -1.5214222 3.342858193 0.36144124## 陕西 -0.2687306 -0.616728372 -0.78286620## 甘肃 -0.8904189 0.010720625 -0.48059064## 青海 -1.0791206 0.225711752 -0.37974261## 宁夏 -1.1481591 0.456190239 -0.27546552## 新疆 -0.6670714 1.665952673 -0.21307102FA=factanal(x,3,scores="regression")#FA#### Call:## factanal(x = x, factors = 3, scores = "regression")#### Uniquenesses:## 农业总产值林业总产值## 0.134 0.64 9## 牧业总产值渔业总产值## 0.005 0.00 5## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 0.005 0.61 0#### Loadings:## Factor1 Factor2 Factor3## 农业总产值 0.902 0.231## 林业总产值 0.460 -0.274 0.253## 牧业总产值 0.989 0.100## 渔业总产值 0.335 -0.172 0.924## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.185 0.980## 农村居民家庭经营耕地面积 0.120 0.569 -0.227#### Factor1 Factor2 Factor3## SS loadings 2.164 1.396 1.032## Proportion Var 0.361 0.233 0.172## Cumulative Var 0.361 0.593 0.765#### The degrees of freedom for the model is 0 and the fit was 0.0338 biplot(FA$scores,FA$loadings)######################################################################## ########## 主成分分析####################################################################### # mydata<-read.csv("cosume.csv",header=TRUE)x=aPCA=princomp(x)# 分分析summary(PCA)## Importance of components:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4## Standard deviation 9611.2440729 1.248877e+03 3.201426e+02 2.211289e+02## Proportion of Variance 0.9817713 1.657641e-02 1.089277e-03 5.1968 75e-04## Cumulative Proportion 0.9817713 9.983477e-01 9.994370e-01 9.9995 67e-01## Comp.5 Comp.6## Standard deviation 6.377898e+01 2.299907e+00## Proportion of Variance 4.323210e-05 5.621753e-08## Cumulative Proportion 9.999999e-01 1.000000e+00plot(PCA)screeplot(PCA,type="lines")# ⻄⭞ഴPCA$loadings##### Loadings:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp. 5## 农业总产值 0.847 0.529 ## 林业总产值 -0.994 ## 牧业总产值 0.510 0.340 -0.786 ## 渔业总产值 0.147 -0.939 -0.304 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 1.000 ## 农村居民家庭经营耕地面积## Comp.6## 农业总产值## 林业总产值## 牧业总产值## 渔业总产值## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农村居民家庭经营耕地面积 1.000#### Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6## SS loadings 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000## Proportion Var 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167## Cumulative Var 0.167 0.333 0.500 0.667 0.833 1.000diag(1/sqrt(diag(cor(x))))%*%eigen(cor(x))$vectors%*%diag(sqrt(eigen(co r(x))$values))# ৕⭞⭞䠅фѱᡆ分的⭞ީ⭞䱫## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 0.8748914 0.33002393 -0.05962134 -0.2919961 0.03333473## [2,] 0.7199843 -0.09695761 0.39747812 0.5280225 0.18691501## [3,] 0.8358325 0.42778470 0.06215717 -0.2657004 0.10009450## [4,] 0.7239860 -0.13749802 -0.54651176 0.3113087 -0.24595467## [5,] -0.4283184 0.72257821 -0.37626680 0.2240839 0.32017966## [6,] -0.1942551 0.86197649 0.26492953 0.1648656 -0.34904716## [,6]## [1,] 0.189001599## [2,] 0.022088666## [3,] -0.184133750## [4,] -0.029268951## [5,] 0.010900009## [6,] 0.007698218print(-loadings(PCA),cutoff=0.001)#### Loadings:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp. 5## 农业总产值 0.019 -0.847 0.041 -0.529 0.027 ## 林业总产值 0.003 -0.026 0.036 0.096 0.994 ## 牧业总产值 0.007 -0.510 -0.340 0.786 -0.077 ## 渔业总产值 0.008 -0.147 0.939 0.304 -0.068 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -1.000 -0.021 0.006 -0.002 0.002 ## 农村居民家庭经营耕地面积 -0.003 0.003 ## Comp.6## 农业总产值## 林业总产值 0.003## 牧业总产值 0.001## 渔业总产值 -0.002## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农村居民家庭经营耕地面积 -1.000#### Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6## SS loadings 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000## Proportion Var 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167## Cumulative Var 0.167 0.333 0.500 0.667 0.833 1.000####################################################################### ##### 条形图####################################################################### country<-mydata$地区percent<-mydata$农业总产值d<-data.frame(country,percent)# png("d:\\test2.png",width=2048,height=2048)f<-function(name,value) {xsize=200plot(0, 0,xlab="",ylab="",axes=FALSE,xlim=c(-xsize,xsize),ylim=c(-xsize,xsize))for(i in 1:length(name)){info =name[i]percent =value[i]k =(1:(360*percent/100)*10)/10r=xsize*(length(name)-i+1)/length(name)#print(r)x=r*sin(k/180*pi)y=r*cos(k/180*pi)text(-18,r,info,pos=2,cex=0.7)text(-9,r,paste(percent,"%"),cex=0.7)lines(x,y,col="red")}}f(country,percent)####################################################################### ###### 柱状图####################################################################### library(RColorBrewer)pv<-percentid<-countrycol<-c(brewer.pal(9, "YlOrRd")[1:9],brewer.pal(9, "Blues")[1:9]) barplot(pv,col=col,horiz =TRUE,xlim=c(-8000.00,5000))title(main=list("农业总产值",cex=2),sub="",ylab="地区")text(y=seq(from=0.7,length.out=31,by=1.2),x=-450.00,labels=id)legend("topleft",legend=rev(id),pch=10,col=rev(col),ncol=2)。

【原创】R语言多元统计分析介绍数据分析数据挖掘案例报告(附代码

#第十章多元统计分析介绍#10.1 主成分分析与因子分析#10.1.1 主成分的简要定义与计算#10.1.2 主成分R 通用程序student<-data.frame(X1=c(148, 139, 160, 149, 159, 142, 153, 150, 151, 139, 140, 161, 158, 140, 137, 152, 149, 145, 160, 156,151, 147, 157, 147, 157, 151, 144, 141, 139, 148),X2=c(41, 34, 49, 36, 45, 31, 43, 43, 42, 31,29, 47, 49, 33, 31, 35, 47, 35, 47, 44,42, 38, 39, 30, 48, 36, 36, 30, 32, 38),X3=c(72, 71, 77, 67, 80, 66, 76, 77, 77, 68,64, 78, 78, 67, 66, 73, 82, 70, 74, 78,73, 73, 68, 65, 80, 74, 68, 67, 68, 70),X4=c(78, 76, 86, 79, 86, 76, 83, 79, 80, 74,74, 84, 83, 77, 73, 79, 79, 77, 87, 85,82, 78, 80, 75, 88, 80, 76, 76, 73, 78))student.pr<-princomp(student, cor=TRUE)summary(student.pr,loadings=TRUE)#10.1.3 因子分析的简要定义与计算#10.1.4 因子分析R 通用程序student<-read.table("e:/data/student.txt")names(student)=c("math", "phi", "chem", "lit", "his", "eng") fa<-factanal(student, factors=2)fa#10.2 判别分析#10.2.1 距离判别#10.2.2 Fisher 判别法#10.2.3 R 通用程序library(MASS)data(iris)attach(iris)names(iris)library(MASS)iris.lda <- lda(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width+ Petal.Length + Petal.Width)【原创】定制代写开发r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews数据挖掘和统计分析可视化调研报告程序等服务（附代码数据）,咨询：3025393450@有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了iris.ldairis.pred=predict(iris.lda) $ classtable(iris.pred, Species)detach(iris)w <- read.table("e:/data/disc.txt")names(w)=c("group", "x1", "x2", "x3", "x4")library(MASS)z <- lda(group~x1+x2+x3+x4, data=w, prior=c(1, 1)/2) newdata<-rbind(c(8.85, 3.38, 5.17, 26.10), c(28.60, 2.40, 1.20, 127.0),c(20.70, 6.70, 7.60, 30.20), c(7.90, 2.40, 4.30, 33.20),c(3.19, 3.20, 1.43, 9.90), c(12.40, 5.10, 4.43, 24.60),c(16.80, 3.40, 2.31, 31.30), c(15.00, 2.70, 5.02, 64.00)) dimnames(newdata)<-list(NULL, c("x1", "x2", "x3", "x4")) newdata<-data.frame(newdata)predict(z, newdata=newdata)#10.3 聚类分析#10.3.1 基本思想#10.3.2 R通用程序x<-c(1, 2, 4.5, 6, 8)dim(x)<-c(5, 1)d<-dist(x)hc1<-hclust(d, "single")hc2<-hclust(d, "complete")hc3<-hclust(d, "median")hc4<-hclust(d, "ward")opar<-par(mfrow=c(2, 2))plot(hc1, hang=-1);plot(hc2, hang=-1)plot(hc3, hang=-1);plot(hc4, hang=-1)par(opar)data(iris);attach(iris)iris.hc<-hclust(dist(iris[,1:4]))plot(iris.hc, hang = -1)plclust(iris.hc,labels = FALSE, hang=-1)re<-rect.hclust(iris.hc,k=3)iris.id <- cutree(iris.hc,3)table(iris.id,Species)#10.4 典型相关分析#10.4.1 基本思想#10.4.2 R通用程序invest=read.table("e:/data/invest.txt")names(invest)=c("x1", "x2", "x3", "x4", "x5", "x6", "y1", "y2", "y3", "y4", "y5")ca<-cancor(invest[, 1:6], invest[, 7:11])ca#x10.5 对应分析#10.5.1 基本思想#10.5.2 R通用程序x.df=data.frame(HighlyFor=c(2, 6, 41, 72, 24), For =c(17, 65, 220, 224, 61),Against=c(17, 79, 327, 503, 300), HighlyAgainst=c(5, 6, 48, 47, 41))rownames(x.df)<-c("BelowPrimary", "Primary", "Secondary", "HighSchool","College")library(MASS)biplot(corresp(x.df, nf=2))。

基于R的统计分析与数据挖掘PPT教案

先加载：首先，将未加载的包加载到R的工作空间，调用的函数为：library(“包名称”)
后浏览：然后，浏览包中提供的函数，调用的函数为：library(help=”包名称”)
再调用：最后，以无形式参数或带形式参数的方式调用相应函数
第10页/共336页
R的运行方式
命令行方式是指在R控制台的提示符>后，输入一条命令并回车即可立即得到运行结果。适合于较为简单步骤较少的数据处理和分析
第36页/共336页
判断缺失值和完整观测
示例：
第37页/共336页
生成缺失数据报告
为进一步得到关于数据缺失状况的全面报告，可利用mice包提供的相关函数
生成缺失数据报告的函数是md.pattern，基本书写格式为： md.pattern(矩阵名或数据框名)
示例：
第38页/共336页
第47页/共336页
数据筛选：按条件筛选
实现条件筛选的函数为subset函数，基本书写格式为： subset(数据框名,关系表达式)
示例：
第48页/共336页
数据筛选：随机筛选
随机筛选是对现有数据按照指定的随机方式筛选观测样本。可利用sample函数实现，基本书写格式为： sample(向量名,size=样本量, prob=c(各元素抽取概率表),replace=TRUE/FALSE)
以编辑窗口形式访问：
第25页/共336页
数据框的创建和访问
示例：
第26页/共336页
示例：
访问数据框
第27页/共336页
数据对象的相互转换
可利用as函数将数据对象的存储类型转换为指定的类型，基本书写格式为： as.存储类型名(数据对象名)

【原创】R语言版数据挖掘常用模型构建示例附代码数据

rules=apriori(Groceries,parameter=list(support=0.01,confidence=0.01)) #求关联规则
summary(rules) #察看求得的关联规则之摘要
x=subset(rules,subset=rhs%in%"whole milk"&lift>=1.2) #求所需要的关联规则子集
Linear Regression
library(MASS)
lm_fit = lm(medv~poly(rm,2)+crim,data = Boston) #构建线性模型
summary(lm_fit) #检查线性模型
Ridge Regreesion and Lasso
#岭回归与lasso回归跟其他模型不同，不能直接以公式的形式把数据框直接扔进去，也不支持subset；所以数据整理工作要自己做
Princpal Content Analysis
library(ISLR)
pr.out = prcomp(USArrests,scale. = T)
pr.out$rotation
biplot(pr.out,scale = 0)
Apriori
library(arules) #加载arules程序包
data(Groceries) #调用数据文件
Carseats.test = Carseats[-train,]
High.test = High[-train]
tree.carseats = tree(High~.-Sales,Carseats,subset=train) #建立决策树模型
summary(tree.carseats)

《R语言数据分析》课程教案(全)

《R语言数据分析》课程教案（全）第一章：R语言概述1.1 R语言简介介绍R语言的发展历程、特点和应用领域讲解R语言的安装和配置1.2 R语言基本操作熟悉R语言的工作环境学习如何创建、保存和关闭R剧本掌握R语言的基本数据类型（数值型、字符串、逻辑型、复数、数据框等）1.3 R语言的帮助系统学习如何使用帮助文档（help()、?、man()函数）掌握如何搜索和安装R包第二章：R语言数据管理2.1 数据导入与导出学习如何导入CSV、Excel、txt等格式的数据掌握如何将R数据导出为CSV、Excel等格式2.2 数据筛选与排序掌握如何根据条件筛选数据学习如何对数据进行排序2.3 数据合并与分割讲解数据合并（merge、join等函数）的方法和应用场景讲解数据分割（split、apply等函数）的方法和应用场景第三章：R语言统计分析3.1 描述性统计分析掌握R语言中的统计量计算（均值、中位数、标准差等）学习如何绘制统计图表（如直方图、箱线图、饼图等）3.2 假设检验讲解常用的假设检验方法（t检验、卡方检验、ANOVA等）掌握如何使用R语言进行假设检验3.3 回归分析介绍线性回归、逻辑回归等回归分析方法讲解如何使用R语言进行回归分析第四章：R语言绘图4.1 ggplot2绘图系统介绍ggplot2的基本概念和语法学习如何使用ggplot2绘制柱状图、线图、散点图等4.2 基础绘图函数讲解R语言内置的绘图函数（plot、barplot、boxplot等）掌握如何自定义图形和调整图形参数4.3 地图绘制学习如何使用R语言绘制地图讲解如何使用ggplot2绘制地理数据可视化图第五章：R语言编程5.1 R语言编程基础讲解R语言的变量、循环、条件语句等基本语法掌握如何编写R函数和模块化代码5.2 数据框操作学习如何使用数据框进行编程讲解如何使用dplyr等工具包进行数据框操作5.3 面向对象编程介绍R语言的面向对象编程方法掌握如何使用R6和S3编程范式第六章：R语言时间序列分析6.1 时间序列基础介绍时间序列数据的类型和结构学习时间序列数据的导入和预处理6.2 时间序列分解讲解时间序列的分解方法，包括趋势、季节性和随机成分使用R语言进行时间序列分解6.3 时间序列模型介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）学习如何使用R语言建立和预测时间序列模型第七章：R语言机器学习7.1 机器学习概述介绍机器学习的基本概念、类型和应用学习机器学习算法选择的标准和评估方法7.2 监督学习算法讲解回归、分类等监督学习算法使用R语言实现监督学习算法7.3 无监督学习算法介绍聚类、降维等无监督学习算法使用R语言实现无监督学习算法第八章：R语言网络分析8.1 网络分析基础介绍网络分析的概念和应用领域学习网络数据的导入和预处理8.2 网络图绘制讲解如何使用R语言绘制网络图学习使用igraph包进行网络分析8.3 网络分析应用介绍网络中心性、网络结构等分析方法使用R语言进行网络分析案例实践第九章：R语言生物信息学应用9.1 生物信息学概述介绍生物信息学的概念和发展趋势学习生物信息学数据类型和常用格式9.2 生物序列分析讲解生物序列数据的导入和处理使用R语言进行生物序列分析9.3 基因表达数据分析介绍基因表达数据的特点和分析方法使用R语言进行基因表达数据分析第十章：R语言项目实战10.1 数据分析项目流程介绍数据分析项目的流程和注意事项10.2 R语言项目实战案例一分析一个真实的统计数据集，实践R语言数据分析方法10.3 R语言项目实战案例二使用R语言解决实际问题，如商业分析、社会研究等10.4 R语言项目实战案例三结合数据库和API接口，进行大规模数据分析和处理重点和难点解析重点环节1：R语言的安装和配置解析：R语言的安装和配置是学习R语言的第一步，对于初学者来说，可能会遇到操作系统兼容性、安装包选择等问题。

《R语言数据分析与挖掘》教学课件—06绘图与数据可视化

参数 side
at labels
说明
一个整数，表示在图形的哪边绘制坐标轴（1=下， 2=左， 3=上， 4=右）
一个数值型向量，表示需要绘制刻度线的位置
一个字符型向量，刻度线旁的标签，缺省时使用 at 中的值
pos
坐标轴与另一坐标轴相交位置的值
lty
线条类型
col
线条与刻度的颜色
las
标签平行于（=0）或垂直于（=2）坐标轴
rainbow(n)函数可以从光谱色中均匀地选取n种颜色组成向量。 > palette(rainbow(7)) > pal <- palette() > pie (rep(1, length(pal)), labels = sprintf("%d (%s)", seq_along(pal), pal), col = pal)
5.2 绘图参数
5.3 其他自定义元素
5.4 描述性统计图
5.5 动态图形
自定义坐标轴
第6章绘图与数据可视化
11
可以使用函数axis ()来创建自定义的坐标轴，用以取代使用R中的默认坐标轴。其句法为：
axis (side, at=, labels=, pos=, lty=, col=, las=, tck=, ...)
右边是常见的绘图函数颜色参数
参数 col col.axis b col.main col.sub fg bf
说明绘图颜色坐标轴刻度颜色坐标轴名称颜色图形标题颜色副标题颜色图形前景色图形背景色
色彩
第6章绘图与数据可视化
7
使用调色板中颜色索引即可使用相应的颜色，例如： > pie (rep(1, length(pal)), labels = sprintf("%d (%s)", seq_along(pal), pal), col = pal)

《基于R的统计分析与数据挖掘》课件

R中的决策树与回归树
决策树分类
通过递归分割将数据划分为不同的群组，并使用树状结构表示分类结果。
决策树回归
使用树状结构对连续目标变量进行预测和拟合。
剪枝策略
通过剪枝技术控制决策树的复杂度，提高模型的泛化能力。
特征选择
在构建决策树时选择最重要的特征进行划分，以提高模型的解释性和效率。
06
案例分析
灵活的编程语言
R语言是一种脚本语言，具有高度的灵活性，支持各种编程范式。
R语言的应用领域
学术研究
R语言在学术界广泛应用于统计分析、数据挖掘
和机器学习等领域。
商业智能
企业利用R语言进行数据分析、市场预测和决策
支持等。
数据科学
R语言在数据科学领域广泛应用于数据清洗、特征工程和模型训练等。
人工智能
案例一：R在金融数据分析中的应用
总结词
R在金融数据分析中具有广泛的应用，能够进行风险评估、股票预测、客户细分等。
VS
详细描述
R语言提供了丰富的金融数据分析工具和包，如“quantmod”、 “PerformanceAnalytics”等，可以用于获取金融数据、清洗数据、绘制图表以及进行统计分析。通过R，可以对股票价格、市场指数、外汇汇率等金融数据进行处理和分析，进而进行风险评估和预测。此外， R还可以用于客户细分，识别不同客户群体的特征和行为，为金融机构制定营销策略提供依据。
案例三：R在推荐系统中的应用
总结词
R语言在推荐系统中具有高效的表现，能够根据用户历史行为和偏好进行个性化推荐。
详细描述
推荐系统是电子商务和在线媒体平台的重要组成部分，能够根据用户的历史行为和偏好，为其推荐相关内容或产品。R语言提供了许多

R语言数据分析与挖掘-数据预处理

x表示一个向量、矩阵或数据框，delimiter用于区分插补变量，如果给出对应的值说明变量的值已被插补，但在判断缺失模式时，这一参数默认是忽略的；plot是逻辑值，指明是否绘制图形，默认为TRUE。
PAG9E 9
缺失值处理及判断：处理缺失值
• 删除缺失样本：直接过滤缺失样本是最简单的方式，前提是缺失数据的比例较少，而且缺失数据是随机出现的，这样删除缺失样本后对分析结果影响不大。R语言中使用na.omit()函数可以删除带有缺失值的记录，只留下完整的记录。
• 对缺失值进行赋值：使用均值、中位数对缺失元素进行替换的方法仅仅使用变量自身数据进行处理。实际工作中，很多数据集各变量间是相互影响的，我们可以使用建模方式对变量缺失元素进行预测。此方法将通过诸如线性回归、逻辑回归、决策树、组合、贝叶斯定理、K近邻算法、随机森林等算法去预测缺失值，也就是把缺失数据所对应的变量当作因变量，其他变量作为自变量，为每个需要进行缺失值赋值的字段分别建立预测模型。
PAG3E 3
类失衡处理方法：SMOTE
有一种系统构造人工数据样本的方法SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）。在R语言中，DMwR扩展包中的 SMOTE()函数可以实现SMOTE方法。该函数可以实现过采样或欠采样的SMOTE方法。该函数常用参数有三个：
其中y是一个向量，times表示需要进行抽样的次数，p表示需要从数据中抽取的样本比例，list表示结果是否为列表形式，默认为TRUE， groups表示如果输出变量为数值型数据，则默认按分位数分组进行取样。
PAG6E 6
用于交叉验证的样本抽样
• caret扩展包中的createFolds()函数和createMultiFolds()函数。createFolds()函数的基本形式为： createFolds(y, k = 10, list = TRUE, returnTrain = FALSE)

《R语言数据挖掘(第2版)》教学课件—第七章R的支持向量机：数据预测

-带
支持向量回归
落入 -带中的样本对超平面没有影响，未落入带中的观测将决定超平面，是支持向量
在多输入变量的情况下，-带会演变为一个柱形“管道”，其内样本的误差将被忽略，支持向量是位于其外的样本，其拉格朗日乘子ai不等于0
“管道”半径很重要
支持向量回归
支持向量回归的目标函数
约束条件 i是支持向量回归引入松弛变量，是样本观测点距管道的竖直方向上的距离 i也可定义为：约束条件为：
广义线性可分下的支持向量分类
如何求解超平面采用“宽松”策略，引入松弛变量i
广义线性可分下的支持向量分类
如何求解超平面可调参数：可调参数C是一个损失惩罚参数，用于平衡模型复杂度和预测误差
线性不可分下的支持向量分类
线性不可分的一般解决途径:特征空间的非线性转换核心思想认为：低维空间中的线性不可分问题，通过非线性转换，可转化为高维空间中的线性可分问题。即一切线性不可分问题都可通过适当的非线性空间转换变成线性可分问题
利用R模拟线性可分下的支持向量分类
在线性可分的原则下，随机生成训练样本集和测试样本集采用线性核函数，比较当损失惩罚参数较大和较小下的支
持向量个数和最大边界超平面利用10折交叉验证找到预测误差最小下的损失惩罚参数利用最优模型对测试样本集做预测
支持向量回归的R实现
利用R模拟线性不可分下的支持向量分类
采用径向基核函数，利用10折交叉验证找到预测误差最小下的最优参数和最优模型
利用最优模型对训练样本做预测。观测多类别预测的依据
支持向量回归的R实现
支持向量分类应用：天猫成交顾客的预测据利用支持向量分类分析顾客前3个月的消费行为规律，并预测未来下一个月是否会支持向量分类的分析对象是包含n 个观测的训练样本，每个观测有p个输入（特征）变量和一个输出变量

R语言应用_数据挖掘

• 如：v为和x等长的逻辑向量，x[v]表示取出所有v为真值的元素，如：
• >x
输出： [1] 1.00 125.00 6.25
• > x<10 输出： [1] TRUE FALSE TRUE
• > x[x<10] 输出： [1] 1.00 6.25
• > x[x<0] 输出： numeric(0)
R语言是统计挖掘的绘图语言，也是实现该语言的软件。
3 © 2014 Teradata
R语言的特点
多领域的统计资源
• 目前在R网站上约有近6000个包，涵盖了基础统计学、社会学、经济学、生态学、空间分析、系统发育分析、生物信息学等诸多方面。
跨平台
• R可在多种操作系统上运行，如Windows、MacOS、多种Linux 和UNIX等。
• tadf.naive.bayes.predict • tadf.naive.bayes.train • tadf.ngram • tadf.npath • tadf.mnpath • tadf.pca • tadf.percentile • tadf.pivot • tadf.sample • tadf.sessionize • tadf.single.tree.drive • tadf.single.tree.predict • tadf.extract.sentiment • tadf.train.sentiment • tadf.svm.predict • tadf.svm.train • tadf.evaluate.text.classifier • tadf.train.text.classifier • tadf.text.parse • tadf.unpack • tadf.unpivot

R语言数据分析挖掘可视化报告(附代码数据)

R语言数据分析挖掘可视化报告哪种类型的风暴损害是最有害的？2017年11月11日概要本报告的目的是从防备的角度确定天气事件造成的危害的原因。

在这种情况下，“损害”在数据集中被定义为对人的死亡或伤害，或对财产或作物的损害。

由于本报告的重点是引导投资准备，我们将可以减轻的事件与类似的准备工作结合起来。

例如，不管洪水是由河流还是由热带风暴引起的，为防止洪水造成的损害都是值得的。

同样，由于风暴自然涉及许多可能造成危害的因素，因此我们对每个因素进行了重复计算。

例如，雷雨涉及风雨，因此投资防风防雨可以减轻其影响。

由于雷暴破坏将在我们的数据集中显示两次。

同样，任何热带风暴事件也被标记为洪水和风事件，任何龙卷风事件也被标记为风事件。

数据处理源数据是来自美国国家气象局的公开可用的Storm Data出版物。

数据在存储库中提供。

数据集中的各种事件按类型标记，并通过关键字搜索进行处理。

这是用来建立一个相关的关键字列表，然后加入这个列表回到主数据集，以创建前面提到的重复计数。

过程如下：1.加载需要的软件包3.读CSV文件4.将损失金额转换为整数，并将文本日期字段转换为日期格式。

5.Classify all events by creating a matrix of key words6.Search the Event Types in the list for matches using the keywords, and add each set of matches to a list7.Join this list back to the main data to generate totals. Check for any data that turns up missing.ResultsValidationVery little data was lost as part of the keyword search process.Grand Totals (no double-counting)Events Injuries Fatalities PROPDMG CROPDMG 902297 140528 15145 427318652972 49104192181Dropped DataEvents Injuries Fatalities PROPDMG CROPDMG 509 40 18 4512550 1034400Harm to humansWind-related events caused by far the most harm to humans in the United States; and of these, tornadoesrepresented far more than Tropical Storm events, which were also included in wind-related events. HeFlooding wasthe third largest cause of death, but of that about 60% was related solely to flash flooding. This conclusion is curious, as tropical storms are much larger events than tornadoes, and flash floods tend to be smaller than other types of floods. What tornadoes and flash floods have in common is that they come with little warning. The second largest cause of death in the country appears to be heat, a danger that is perhaps hard to take seriously. This would seem to indicate that the best investments in preparedness when it comes to preserving lives are in warning technologies… and air conditioning.Harm to property and cropsWind-related events also caused the most harm to property as measured in dollar amounts, and more than half of that amount was due to tropical storms. Flooding was the second-largest cause of damage, with flash flooding marking a small percentage. This is more in line with our intuition regarding weather-related harm. Buildings and crops are unable to evacuate.。

《R语言数据挖掘(第2版)》教学课件—第四章R的近邻分析：数据预测

K-近邻的R函数
knn(train=训练样本集, test=测试样本集, cl=输出变量, k=近邻个数K,prob=TRUE/FALSE, use.all=TRUE/FALSE)
knn1(train=训练样本集, test=测试样本集, cl=输出变量) knn.cv(train=训练样本集,cl=输出变量,k=近邻个数)
旁置法适合样本量较大的情况
留一法
在包含n个观测的样本中，抽出一个观测作为测试样本集，剩余的n－1个观测作为训练样本集；依据建立在训练样本
集上的预测模型，对被抽出的一个观测进行预测，并计算
预测误差；这个过程需重复n次；最后，计算n个预测误差
的平均值，该平均值将作为模型预测误差的估计
R的K-近邻法和应用示例
数据预测的核心是建立预测模型，它要求参与建模的变量分饰两种不同的角色：输入变量（也称解释变量，特征变量，记为x。解释变量可以有多个，记为X）角色，输出变量（也称被解释变量，记为y，通常被解释变量只有一个）角色，且输入和输出变量的取值在已有数据集上是已知的。
预测模型充分反映并体现了输入变量取值和输出变量取值间的线性或非线性关系，能够用于对新数据对象的预测，或对数据未来发展趋势进行预测等
基于变量重要性的加权K-近邻法
计算加权距离，给重要的变量赋予较高的权重，不重要的变量赋予较低的权重加权欧氏距离
第i个变量的重要性定义为：
变量重要性判断应用天猫成交顾客预测中的重要变量
基于观测相似性的加权K-近邻法
权重设计:针对各观测，依赖于各观测与X0的相似性。其核心思想是：将相似性定义为各观测距X0距离的某种非线性函数，且距离越近相似性越强，权重越高，预测时的重要性越大
第四章 R的近邻分析：数据预测