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语言对象和类型................................................................................................. 6 1.2.2 向量........................................................................................................................ 7 1.2.3 数组和矩阵........................................................................................................... 12 1.2.4 列表...................................................................................................................... 17 1.2.5 数据框.................................................................................................................. 20 第2 章 数据的读取与保存 2.1 数据的读取...................................................................................................................... 24 2.1.1 读取内置数据集和文本文件................................................................................ 24 2.1.2 读取Excel 数据和CSV 格式的数据.................................................................... 30 2.1.3 读取R 语言格式数据和网页数据........................................................................ 33 2.1.4 读取其他格式的数据........................................................................................... 34 2.2 数据保存.......................................................................................................................... 36 2.2.1 写出数据.............................................................................................................. 36 2.2.2 使用函数cat ...................................................................................................... 37 2.2.3 保存为R 语言格式文件....................................................................................... 38 2.2.4 保存为其他类型文件........................................................................................... 39 第3 章 数据预处理 3.1 缺失值处理...................................................................................................................... 40 3.1.1 缺失值判断........................................................................................................... 40 3.1.2 缺失模型判断....................................................................................................... 44 3.1.3 常用处理方法....................................................................................................... 48 3.2 数据整理.......................................................................................................................... 53 3.2.1 数据合并.............................................................................................................. 53 3.2.2 选取子集.............................................................................................................. 56 3.2.3 数据转换.............................................................................................................. 59 第4 章 数据的探索性分析 4.1 基本绘图函数.................................................................................................................. 66 4.2 探索单个变量.................................................................................................................. 74 4.2.1 单组数据的图形描述........................................................................................... 74 4.2.2 单组数据的描述性分析....................................................................................... 79 4.3 探索多个变量.................................................................................................................. 81 4.3.1 两组数据的图形描述........................................................................................... 81 4.3.2 多组数据的图形描述........................................................................................... 85 4.3.3 多组数据的描述性统计....................................................................................... 88 4.4 其他图像探索.................................................................................................................. 90 第5 章 回归分析 5.1 一元线性回归.................................................................................................................. 94 5.1.1 模型简介.............................................................................................................. 94 5.1.2 函数介绍.............................................................................................................. 96 5.1.3 综合案例：iris 数据集的一元回归建模.............................................................. 97 5.2 多元线性回归.................................................................................................................. 99 5.2.1 模型简介.............................................................................................................. 99 5.2.2 综合案例：iris 数据集的多元回归建模............................................................ 100 5.3 变量的选择.................................................................................................................... 105 5.3.1 逐步回归方法简介及函数介绍.......................................................................... 105 5.3.2 综合案例：swiss 数据集的逐步回归建模......................................................... 106 5.3.3 岭回归的方法简介及函数介绍.......................................................................... 109 5.3.4 综合案例：longley 数据集的岭回归探索.......................................................... 110 5.3.5 lasso 回归方法简介及函数介绍......................................................................... 114 5.3.6 综合案例：longley 数据集的lasso 回归建模.................................................... 115 5.4 Logistic 回归.................................................................................................................. 117 5.4.1 模型简介............................................................................................................ 117 5.4.2 函数介绍............................................................................................................ 119 5.4.3 综合案例：iris 数据集的逻辑回归建模............................................................ 120 第6 章 方差分析 6.1 单因素方差分析............................................................................................................ 124 6.1.1 模型介绍............................................................................................................ 124 6.1.2 函数介绍............................................................................................................ 126 6.1.3 综合案例：不同治疗方法下胆固醇降低效果的差异性分析............................ 127 6.2 双因素方差分析............................................................................................................ 130 6.2.1 模型介绍............................................................................................................ 130 6.2.2 综合案例：不同剂量下老鼠妊娠重量的差异性分析........................................ 132 6.3 协方差分析.................................................................................................................... 136 6.3.1 模型简介............................................................................................................ 136 6.3.2 函数介绍............................................................................................................ 136 6.3.3 综合案例：hotdog 数据集的协方差分析........................................................... 137 第7 章 主成分分析和因子分析 7.1 降维的基本方法：主成分分析..................................................................................... 139 7.1.1 理论基础：原始变量的线性组合...................................................................... 139 7.1.2 模型介绍............................................................................................................ 141 7.1.3 函数介绍............................................................................................................ 143 7.1.4 综合案例：longley 数据集的变量降维及回归.................................................. 144 7.1.5 综合案例：longley 数据集的变量降维及回归（主成分回归）....................... 148 7.2 推广发展：因子分析.................................................................................................... 150 7.2.1 理论基础：多个变量综合为少数因子............................................................... 150 7.2.2 模型介绍............................................................................................................ 151 7.2.3 函数介绍............................................................................................................ 153 7.2.4 综合案例：能力和智商测试的因子分析探索................................................... 154 第8 章 判别分析 8.1 距离判别法.................................................................................................................... 160 8.1.1 理论基础：离谁近，就属于谁.......................................................................... 160 8.1.2 函数介绍............................................................................................................ 162 8.1.3 综合案例：基于距离判别的iris 数据集分类.................................................... 164 8.2 Bayes 判别法................................................................................................................. 168 8.2.1 理论基础：先验概率与错判损失...................................................................... 168 8.2.2 函数介绍............................................................................................................ 170 8.2.3 综合案例：基于iris 数据集的Bayes 判别分析................................................ 171 8.3 Fisher 判别法................................................................................................................. 171 8.3.1 理论基础：投影................................................................................................. 171 8.3.2 函数介绍............................................................................................................ 173 8.3.3 综合案例：基于Fisher 判别的iris 数据集分类................................................ 174 第9 章 常规聚类分析 9.1 深入了解聚类分析........................................................................................................ 178 9.1.1 差异与分类......................................................................................................... 178 9.1.2 主流的聚类算法................................................................................................. 179 9.2 动态聚类........................................................................................................................ 180 9.2.1 聚类的基本过程................................................................................................. 180 9.2.2 函数介绍............................................................................................................ 183 9.2.3 综合案例：基于随机生成序列的动态聚类....................................................... 184 9.3 层次聚类........................................................................................................................ 194 9.3.1 聚类的基本过程................................................................................................. 194 9.3.2 函数介绍............................................................................................................ 197 9.3.3 综合案例：基于UScitiesD 数据集的层次聚类................................................. 199 9.4 密度聚类........................................................................................................................ 202 9.4.1 聚类的基本过程................................................................................................. 202 9.4.2 函数介绍............................................................................................................ 202 9.4.3 综合案例：基于随机生成序列的密度聚类....................................................... 203 9.5 EM 聚类......................................................................................................................... 204 9.5.1 聚类的基本过程................................................................................................. 205 9.5.2 函数介绍............................................................................................................ 205 9.5.3 综合案例：基于iris 数据集的EM 聚类............................................................ 206 第10 章 关联规则 10.1 简单关联规则.............................................................................................................. 210 10.1.1 基本概念与表示形式....................................................................................... 210 10.1.2 评价简单关联规则的有效性和实用性............................................................. 211 10.2 序列关联规则.............................................................................................................. 212 10.2.1 差异与基本概念............................................................................................... 212 10.2.2 生成序列关联规则........................................................................................... 213 10.3 Apriori 算法................................................................................................................. 214 10.3.1 算法介绍：挖掘频繁项集................................................................................ 214 10.3.2 函数介绍.......................................................................................................... 215 10.3.3 综合案例：基于Titanic 数据集的关联规则挖掘............................................ 216 10.4 Eclat 算法.................................................................................................................... 224 10.4.1 算法介绍：自底向上的搜索............................................................................ 224 10.4.2 函数介绍.......................................................................................................... 224 10.4.3 综合案例：基于美国人口调查数据的关联规则挖掘...................................... 225 10.5 SPADE 算法................................................................................................................. 230 10.5.1 算法介绍：基于序列格的搜索和连接............................................................. 231 10.5.2 函数介绍.......................................................................................................... 232 10.5.3 综合案例：基于zaki 数据集的序列关联规则挖掘......................................... 233 第11 章 神经网络 11.1 深入了解人工神经网络............................................................................................... 239 11.1.1 生物神经元....................................................................................................... 240 11.1.2 人工神经元模型............................................................................................... 241 11.1.3 人工神经网络种类........................................................................................... 244 11.1.4 建立模型的一般步骤........................................................................................ 247 11.2 B-P 反向传播网络....................................................................................................... 248 11.2.1 B-P 反向传播网络模型.................................................................................... 248 11.2.2 算法介绍........................................................................................................... 249 11.2.3 函数介绍........................................................................................................... 250 11.3 综合案例：基于Boston 数据的波士顿郊区房价预测建模........................................ 252 內容試閱： 随着互联网技术的蓬勃发展，物联网、车联网和云计算等技术的日益成熟，人 们的生活环境逐渐由一个数字化的网络体系覆盖。近年来，大数据、机器学习、人 工智能等词汇不断出现在大众的视野中，而数据挖掘作为实现上述目标的核心 利器，不容置疑地成为了数据分析者必须掌握的关键技术。 然而，直接接触或学习这项关键技术都是较为困难的，因为其本身涵盖了 数学、统计学、算法编程等不同专业领域的知识，如何克服这种困难，如何在一本 书中既讲清必要的理论知识，又能够使读者能够快速上手操作并在操作中学习更多 的知识，成为一名数据分析达人，这是本书要解决的。 本书作者借助于多年的知识积累和实务工作经验，将数据分析和挖掘的各种干 货浓缩于本书中，其中囊括了大量精美的图表与案例分析，行文深入浅出、图文 并茂，将枯燥生硬的理论知识与案例分析相结合，便于读者更快地吸收知识并学以 致用。本书抛开深奥的理论化条文，除了必备的基础理论知识介绍外，绝不贪多求 全，特别强调实务操作、快速上手，绝不囿于示意与演示，更注重实战展示从 R 语言软件的安装、数据的获取、数据的预处理、数据的探索性分析到回归分析等 数据分析的方法，再到常规聚类等典型的数据挖掘工具和方法，随着本书内容的一 步步深入，读者将真正体会到数据挖掘的精髓和乐趣所在。 本书特色 1．内容体系由浅入深、详略得当，行文安排适用于不同基础的读者 本书内容涵盖了软件安装、数据获取、数据预处理、数据的探索性分析等基础 内容以帮助基础较为薄弱的初学者尽快入门，而后介绍了数据分析的一些强有力工 具，如回归分析、方差分析、主成分分析、因子分析和判别分析等数据分析的方法， 最后将所有知识综合起来形成真正的数据挖掘知识体系。本书对基础部分的细节进 行详细介绍，对较为高深的理论知识和算法进行了简单的介绍，这种由浅入深、详 略得当的行文安排适用于基础不尽相同的读者。 2．内容切实可用，辅以大量实例，便于读者更快地掌握核心技术 本书注重实战操作，在基础部分进行详细讲解，如软件安装和数据处理等，均 给出了实打实的教程，而在数据分析和挖掘技术的相关章节介绍中均采用了实例分 Foreword 2 R 语言数据分析与挖掘实战手册 析，案例中的数据方便易得、真实可靠，在案例分析中按照数据挖掘的基本步骤进 行，对分析结果进行详细解读，便于读者更好地理解和掌握每一章的核心技术。 3．将分析结果进行可视化展示，激发读者的阅读兴趣 本书采用较多的可视化展示，从算法介绍到实例分析，尽量采用图片的形式进 行解读，以帮助读者从繁琐的文字描述中解脱出来，尤其是实例分析部分，将 能够进行可视化展示的部分转化成图片形式，并配以简明扼要的文字解说，以便读 者更加深刻地理解每一章的内容。需要强调的是，在行业应用中，数据挖掘的结果 大多以图片的形式汇总为可视化报告，因此本书的初衷就是建立与行业应用的更多 联系。 二维码下载包 为了便于读者习，我们把全书源代码以及书中图片的彩色版放入二维码下载包 中，供读者下载使用。 本书读者对象 数据分析师 统计专业的本科生 经管类专业的研究生 R 语言的编程爱好者 因受作者水平和篇幅所限，本书难免存有疏漏和不当之处，敬请指正。

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