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全新正版数据分析与R语言9787030707819科学出版社
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部分 R语言基础知识章R概述
1.1R软件的下载与安装
1.2获得帮
1.3R包1.3.1本地库中的R包1.3.2安装R包1.3.3加载R包1.3.4维护R包第2章数据管理2.1数据对象的创建与删除2.2对象的类型与运算符.数据结构…..1向量..2矩阵和数组..时间序列..4 因子..5列表.. 数据框…2.4读写文件数据2.4.1工作路径2.4.2内置数据集2.4.3读写文本文件第3章流程控制3.1分支语句3.1.1 if-else 语句3.1.2 switch 语句3.2循环语句3.2.1 repeat 循环语句
3.2.2 while循环语句
3.. for循环语句3.2.4 replication高级循环3.3自定义函数3.4程序运行时间与效率第2部分R绘图第4章基础绘图4.1图形参数…4.1.1设置颜色4.1.2选择颜色组合和调色板4.1.3设置绘图符号及大小4.1.4选择线型和线宽4.1.5设置坐标轴4.1.6设置图例4.2绘制图形4.2.1 散点图4.2.2折线图4..条形图4.2.4直方图和密度图4.2.5箱线图4.2.6热图4.2.7散点图矩阵4.2.8词云图4.2.9韦恩图
4.2.10生存函数图
4.2.11函数图像
4.2.12小提琴图
4.2.13三维图形
4.3保存和输出图形
……
14.3随机森林14.3.1基于数据构建模型14.3.2模型能影响因素14.3.3评估模型14.4梯度提升14.5使用随机森林进行特征选择5章聚类算法15.1层次聚类…15.2 k-means算法
15.3k-medoids算法
15.4基于密度的聚类
15.5期望化聚类6章关联规则16.1基本概念16.2 Apriori算法16.2.1数据准备和探索16.2.2基于数据训练模型7章神经网络
17.1神经网络介绍
17.2神经网络应用案例参考文献
本书分为4部分,共17章。部分为R语言基础知识,旨在让读者熟练掌握工具的使用方法与语法规则,为后续的数据处理打好基础。本部分的主要内容包括R软件的下载与安装、数据管理元素的创建和使用方法、数据包的安装与加载、流程控制。第2部分为尔绘图,数据可视化有于用户对数据快速做出判断。本部分介绍R的基础绘图和高级绘图两种方法,运用实例讲解常用图形的绘制方法,包括散点图、折线图、条形图、直方图、密度图、箱线图等基本图形,还包括热图、词云图、韦恩图、小提琴图等高级图形。第3部分为统计分析,主要内容包括统计描述、设检验、回归分析、主成分分析和因子分析、生存分析。第4部分为数据分析与预测,介绍数据预处理的常用解决方法及几个主要的机器学习算法。
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