R語言數據分析從入門到實踐

李仁鐘，教授，博士，博士研究生導師，福建省通信學會高級會員、福建省電機工程學會專委會委員、福建能源電力專家、福建省電子學會智能信息專委會副主任、福建大數據聯盟副理事長。他於2020-2023年入選全球前2%**科學家終身科學影響力排行榜，並於2022年獲得第十三屆福州市自然科學優秀學術論文三等獎和優秀獎，同時於2021年入選福州市長樂區第三屆優秀人才稱號。

目    錄

 

第1 章  R簡介 1

1.1  R軟件介紹 1

1.2  R對象介紹 4

1.2.1  向量 4

1.2.2  數組 6

1.2.3  矩陣 8

1.2.4  數據框 11

1.2.5  因子 13

1.2.6  列表 13

1.2.7  對象轉換 15

1.3  習題 16

第2 章  讀寫數據 17

2.1  讀取數據 17

2.2  寫入數據 21

2.3  讀寫RData數據 22

2.4  讀寫Excel數據 23

2.5  習題 23

第3章  從流程控制到函數 24

3.1  條件執行 24

3.2  循環控制 26

3.3  函數 30

3.4  習題 31

第4章  繪圖功能及基本統計 32

4.1  高級繪圖函數 32

4.2  低級繪圖函數 35

4.3  交互式繪圖函數 36

4.4  圖形參數 38

4.5  基本統計 40

4.6  習題 45

第5章  數據分析和常用包 46

5.1  機器學習 46

5.2  數據挖掘 47

5.3  文本挖掘 47

5.4  常用包 47

第6章  監督式學習 56

6.1  決策樹 56

6.2  支持向量機 69

6.3  人工神經網絡 73

6.4  集成學習方法 78

6.4.1  隨機森林 79

6.4.2  提升法 80

6.5  習題 81

第7章  非監督式學習 82

7.1  層次聚類法 82

7.2  K均值聚類算法 85

7.3  模糊C均值聚類算法 88

7.4  聚類指標 92

7.5  習題 95

第8章  演化式學習 96

8.1  遺傳算法 96

8.2  人工蜂群算法 101

第9章  混合式學習 105

9.1  人工蜂群算法混合決策樹 105

9.2  遺傳算法混合人工神經網絡 108

第10章  關聯性規則 115

10.1  產生關聯性規則並排序 117

10.2  刪除冗余規則 121

10.3  習題 127

第11章  文本挖掘 128

11.1  使用混合分詞並創建詞頻表 128

11.2  使用tag分詞並創建詞雲 129

11.3  習題 131

第12章  推薦系統 132

12.1  Jester5k數據集 132

12.2  MovieLense數據集 135

第13章  可視化數據分析 138

13.1  導入數據 139

13.1.1  處理數據集 142

13.1.2  設置變量 143

13.2  探索及測試數據 143

13.3  轉換數據 147

13.4  建立、評估及導出模型 149

13.5  習題 151

第14章  探索性數據分析 152

14.1  dplyr數據處理庫（包） 152

14.2  案例分析 162

第15章  深度學習 185

15.1  多層感知器 186

15.2  卷積神經網絡 194

15.3  長短期記憶網絡 201

15.4  生成對抗網絡 206

15.5  深度學習應用 212

15.6  習題 213

附錄A  安裝R 214

附錄B  安裝RStudio Desktop和rattle 217

附錄C  R語言指令及用法 222