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210千字 字数
2016-07-01 发行日期
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主编推荐语

以R语言的函数应用为主，介绍函数的应用场景及使用格式，给出应用实例。

内容简介

本书主要分为三个部分，基础篇、建模应用篇和Rattle篇。基础篇（第1～5章）介绍了有关R语言的安装与使用、R语言中的数据结构、常用操作和绘图功能等基础功能。建模应用篇（第6～10章）主要介绍了目前在数据挖掘中的常用的建模方法在R语言中的实现函数，并对输出结果进行了解释，有助于读者快速掌握应用R语言进行分析挖掘建模的方法。Rattle篇（第11章）介绍了一个R语言的图形界面工具。图书配套提供了程序代码及数据，读者可通过上机实验，快速掌握书中所介绍的R语言的使用方法。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第一部分 基础篇
  • 第1章 R语言的安装与使用
  • 1.1 R安装与升级
  • 1.2 R使用入门
  • 1.3 R数据分析包
  • 1.4 配套资源使用说明
  • 1.5 小结
  • 1.6 上机实验
  • 第2章 数据对象与数据读写
  • 2.1 数据类型
  • 2.2 数据结构
  • 2.3 数据文件的读写
  • 2.4 小结
  • 2.5 上机实验
  • 第3章 R语言常用数据管理
  • 3.1 变量的重命名
  • 3.2 缺失值分析
  • 3.3 数据排序
  • 3.4 随机抽样
  • 3.5 数值运算函数
  • 3.6 字符串处理
  • 3.7 文本分词
  • 3.8 apply函数族
  • 3.9 数据整合
  • 3.10 控制流
  • 3.11 函数的编写
  • 3.12 小结
  • 3.13 上机实验
  • 第4章 图形探索
  • 4.1 图形元素
  • 4.2 图形组合
  • 4.3 图形保存
  • 4.4 图形函数
  • 4.5 小结
  • 4.6 上机实验
  • 第5章 高级绘图工具
  • 5.1 lattice包绘图工具
  • 5.2 ggplot2包绘图工具
  • 5.3 交互式绘图工具简介
  • 5.4 小结
  • 5.5 上机实验
  • 第二部分 建模应用篇
  • 第6章 分类与预测
  • 6.1 回归分析
  • 6.2 决策树
  • 6.3 人工神经网络
  • 6.4 KNN算法
  • 6.5 朴素贝叶斯分类
  • 6.6 其他分类与预测算法函数
  • 6.7 分类与预测算法评价
  • 6.8 小结
  • 6.9 上机实验
  • 第7章 聚类分析
  • 7.1 K-Means聚类分析函数
  • 7.2 层次聚类算法
  • 7.3 其他聚类分析函数
  • 7.4 小结
  • 7.5 上机实验
  • 第8章 关联规则
  • 8.1 Apriori关联规则
  • 8.2 小结
  • 8.3 上机实验
  • 第9章 智能推荐
  • 9.1 智能推荐模型构建
  • 9.2 智能推荐模型评价
  • 9.3 小结
  • 9.4 上机实验
  • 第10章 时间序列
  • 10.1 ARIMA模型
  • 10.2 其他时间序列模型
  • 10.3 小结
  • 10.4 上机实验
  • 第三部分 Rattle篇
  • 第11章 可视化数据挖掘工具Rattle
  • 11.1 Rattle简介及其安装
  • 11.2 功能预览
  • 11.3 数据导入
  • 11.4 数据探索
  • 11.5 数据建模
  • 11.6 模型评估
  • 11.7 小结
  • 11.8 上机实验
  • 参考资料
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。