基本信息

• 商品名称：零基础学R语言数据分析(从机器学习数据挖掘文本挖掘到大数据分析)
• 作者：编者:李仁钟//李秋缘
• 定价：59
• 出版社：清华大学
• ISBN号：9787302510802

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2018-10-01
• 印刷时间：2018-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：273
• 字数：454千字

内容提要

\"本书共分14章，内容主要有R语言简介、数据读取与写入的方法，条件判断、循环等流程控制以及自定义函数， 绘图、低级绘图、交互式绘图的说明，决策树、支持向量机、人工神经网络的介绍，基本统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析的应用，层次聚类法、K平均聚类算法、模糊C平均聚类算法、聚类指标、基因算法及人工蜂群算法的应用。
    本书适合没有程序设计经验、想要接触R语言的人以及对统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析有兴趣的人阅读。
    \"

作者简介

李仁钟, 开发工程师.

目录

目 录
第1章 R简介 1
1.1 开始使用R软件 1
1.2 R对象 4
1.2.1 向量 4
1.2.2 数组 5
1.2.3 矩阵 7
1.2.4 数据框 9
1.2.5 因子 11
1.2.6 列表 11
1.2.7 对象转换 12
第2章 数据的读取与写入 14
2.1 数据的读取 14
2.2 数据的写入与数据集 17
2.3 RData 格式数据的写入与读取 18
2.4 读取 SQL Server 数据库的数据 19
第3章 流程控制及自定义函数 20
3.1 条件执行 20
3.2 循环控制 22
3.3 自定义函数 25
第4章 绘图功能及基本统计 27
4.1 绘图 27
4.2 低级绘图 30
4.3 交互式绘图 31
4.4 图形参数 32
4.5 基本统计 34
第5章 相关程序包的介绍 39
5.1 机器学习 39
5.2 数据挖掘 40
5.3 社交网络分析及文本挖掘 40
5.4 大数据分析 41
5.5 程序包的介绍 41
第6章 监督式学习 51
6.1 决策树 51
6.2 支持向量机 61
6.3 人工神经网络 65
6.4 组合方法 70
6.4.1 随机森林 70
6.4.2 推进法 71
第7章 无监督式学习 72
7.1 层次聚类法 72
7.2 K 平均聚类算法 75
7.3 模糊C平均聚类算法 77
7.4 聚类指标 83
第8章 进化式学习 86
8.1 基因算法 86
8.2 人工蜂群算法 92

第9章 混合式学习 95
9.1 使用 C50 和 ABCoptim 程序包范例 95
9.2 使用基因算法来调整人工神经网络参数的范例 97
0章 关联规则 107
10.1 关联规则简介 107
10.2 Apriori 算法 108
1章 社交网络分析和文本挖掘 117
11.1 社交网络分析 117
11.2 文本挖掘 122
2章 图形化数据分析工具 125
12.1 导入数据 126
12.1.1 处理数据集 130
12.1.2 设置变量 131
12.2 探索和测试数据 131
12.3 转换数据 135
12.4 建立、评估和导出模型 137
3章 大数据分析 （R+Hadoop） 141
13.1 Hadoop 简介 141
13.2 R+Hadoop 142
4章 SparkR 大数据分析 170
14.1 dplyr 数据处理程序包 172
14.2 SparkR 数据处理 175
14.3 SparkR 与 SQL Server 181
14.4 SparkR 与 Cassandra 184
14.5 Spark Standalone 模式 186
14.6 SparkR 数据分析 189
附录A 下载和安装 R 197
附录B 安装RStudio Desktop 203
附录C 安装ODBC 209
附录D 指令及用法 214
附录E 在虚拟机上安装 R+Hadoop 218
附录F 在虚拟机上安装 SparkR 247
参考文献 272