R语言是一套自由免费的软件，具有门容易、使用简单的特，目前多应用于机器学习、数据分析、文本分析、推荐系统等领域。 第1~5章介绍R的基本操作及应用，包括R简介、读写数据、从流程控制到函数，着介绍R的绘图功能、基本统计及常用包的运用。 第6~9章介绍各类学习算法，如决策树算法、K均值聚类算法、遗传算法等，每一章都加示例供读者练习。 第10~13章介绍关联性规则、文本挖掘、推荐系统和可视化数据分析等内容。
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6.2
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内容简介
前言
目录
第1章 R简介
1.1 R软件介绍
1.2 R对象介绍
1.2.1 向量
1.2.2 数组
1.2.3 矩阵
1.2.4 数据框
1.2.5 因子
1.2.6 列表
1.2.7 对象转换
1.3 习题
第2章 读写数据
2.1 读取数据
2.2 写入数据
2.3 读写RData数据
2.4 读取SQL Server数据库数据
2.5 读写Excel数据
2.6 习题
第3章 从流程控制到函数
3.1 条件执行
3.2 循环控制
3.3 函数
3.4 习题
第4章 绘图功能及基本统计
4.1 高级绘图
4.2 低级绘图
4.3 交互式绘图
4.4 图形参数
4.5 基本统计
4.6 习题
第5章 数据分析和常用的包介绍
5.1 机器学习介绍
5.2 数据挖掘介绍
5.3 文本挖掘介绍
5.4 常用的包介绍
第6章 监督式学习
6.1 决策树
6.2 支持向量机
6.3 人工神经网络
6.4 集成学习方法
6.4.1 随机森林
6.4.2 提升法
6.5 习题
第7章 非监督式学习
7.1 层次聚类法
7.2 K均值聚类算法
7.3 模糊C均值聚类算法
7.4 聚类指标
7.5 习题
第8章 演化式学习
8.1 遗传算法
8.2 人工蜂群算法
第9章 混合式学习
9.1 人工蜂群算法混合决策树
9.2 遗传算法混合人工神经网络
第10章 关联性规则
10.1 产生关联性规则并排序
10.2 删除冗余规则
10.3 习题
第11章 文本挖掘
11.1 使用混合分词并创建词频表
11.2 使用tag分词并创建词云
11.3 习题
第12章 推荐系统
12.1 Jester5k数据集
12.2 MovieLense数据集
第13章 可视化数据分析
13.1 导入数据
13.1.1 处理数据集
13.1.2 设置变量
13.2 探索及测试数据
13.3 转换数据
13.4 建立、评估及导出模型
13.5 习题
第14章 探索性数据分析
14.1 dplyr数据处理库（包）
14.2 案例分析
附录A 安装R
附录B 安装RStudio Desktop和rattle
附录C R语言指令及用法
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