R中的通用软件包

1. 聚类

•常用软件包: fpc，cluster，pvclust，mclust

•基于分区的方法: kmeans，pam，pamk，clara

•分层方法: hclust，pvclust，agnes，diana

•基于模型的方法: mclust

•基于密度的方法: dbscan

•基于绘图的方法: plotcluster，plot.hclust

•基于身份验证的方法: cluster.stats

2. 分类

•常用软件包:

rpart，party，randomForest，rpartOrdinalr 语言 nnet，tree，marginTree，

地图树，生存

•决策树: rpart，ctree

•随机森林: cforest，randomForest

•回归，逻辑回归，泊松回归: glm，预测，残差

•生存分析: sur​​vfit，survdiff，coxph

3. 关联规则和频繁项集

•常用软件包:

arules: 支持挖掘频繁项目集，最大频繁项目集，频繁关闭项目集和关联规则

DRM: 用于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: 等价类，RST深度搜索集的交集: eclat

4. 序列模式

•常用软件包: arulesSequences

•SPADE算法: cSPADE

5. 时间序列

•常用软件包: timsac

•时间序列构造函数: ts

•分解: 分解，分解，stl，tsr

6. 统计

•常用软件包: Base Rr 语言 nnet，nlme

•方差分析: aov，方差分析

•密度分析: 密度

•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

•方差分析对应于Kruskal-Wallis秩和检验（R: kruskal.test）

T检验对应于Wilcoxon符号秩和检验（R: wilcox.test）

7. 图表

•条形图: 条形图

•饼图: 饼图

•散点图: 点图

•直方图: 历史

•密度图: 密度图

•烛台，箱线图

•QQ（分位数-分位数）图: qqnorm，qqplot，qqline

•双变量图: coplot

•树: rpart

•平行坐标: 平行，平行坐标，平行坐标

•热图，轮廓: 轮廓，填充轮廓.

•其他图: 带状图，向日葵图，interaction.plot，matplot，fourfoldplot，

assocplot，马赛克图

•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: 规模

•可变转置: t

•采样: 采样

•堆叠: 堆叠，堆叠

•其他: 聚合，合并，重塑

9. 与数据挖掘软件Weka的接口

•RWeka: 通过此接口，所有Weka算法都可以在R中使用.

10. 人工神经网络: nnet

11. 支持向量机SVM: e1071

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