# 实现C50 R语言包的教程
## 一、整体流程
首先，让我们看一下整个实现C50 R语言包的流程，可以用以下表格展示：
```mermaid
erDiagram
Process --> Step1: 安装C50包
Process --> Step2: 导入C50包
Process --> Step3: 准备数据集
Process --> Step4: 划分
1.分类规则原理if-else逻辑：前件由特征值的特定组合构成，在满足规则的条件下，后件描述用来指定的分类值。决策树必须从上至下应用，而规则是单独存在的事实。通常比决策树更简洁、直接和理解。规则学习应用于以名义特征为主，或全部是名义特征的问题。“独立而治之”：与决策树的“分而治之”不同(每个决策节点会受到过去决策历史的影响)，一旦规则学习算法分离出一组案例，下一组案例可能会根据完全不同的特征，以完
#tbl对象使用dplyr包预处理时建议使用tbl_df()函数或tbl_cube()函数或tbl_sql()函数将原数据转换为tbl对象，因为dplyr包用C语言开发，对处理tbl对象是非常迅速的。语法：tbl_df(src, ...)tbl_cube(dimensions, measures)tbl_sql(subclass, src, from, ..., vars = attr(from,
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R 是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的 S 语言的一个分支。R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S
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2023-08-22 10:35:42
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###############################Step 1 start ###########################加载数据源文件 #将空字符，包含空格的字符，NA字符统一处理成缺失值NA #初始，不将string转换成Factor,影响相关性分析 train <- read.csv("train.csv",na.strings = c(""," ","NA"),s
R语言代码 rm(list=ls())
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验3-决策树分类")
inputfile=read.csv(file="./bank-data.csv",header=TRUE)
#age
for(i in 1:length(inputfile$age))
inputfile$age[i]=if
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2023-08-31 20:54:20
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R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。它提供了丰富的函数和包，使得数据处理和分析变得更加简单和高效。R语言包是R语言中的一种扩展性机制，可以方便地共享和重用代码、数据和文档。本文将介绍R语言包的基本概念和使用方法，并通过示例代码演示其功能。
## R语言包的概念与安装
R语言包是一组函数、数据和文档的集合，它们被封装在一个目录中，并通过`library()`或`require()`函
近来做作业用到R语言，发现R语言有一些非常简单但是有用的字符串操作，这里将我所用到的简单总结一下。
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2023-05-19 23:15:09
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文字太多，一眼找不到要找的内容？ Ctrl+F 即可查找~ R语言中处理字符串主要用到base包（R语言自带）和stringr包（需下载安装）的一些函数，现总结如下：1、字符串长度nchar()函数用于计算字符串长度；nzchar()函数则用于判断字符串长度是否大于0，大于0则返回TRUE，否则返回FALSE。 函数参数设置如下：nchar(x, type = "chars",allowNA
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2023-06-19 21:26:40
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stringr包函数处理文本是游刃有余的一、元字符在正则表达式中，有12个字符有特殊用途 字符含义[ ]括号内的任意字符串\有两个含义：1、 对元字符串进行转义 2、一些以 \ 开头的特殊序列表达了一些字符串组^匹配字符串的开始，将^置于character class的首位表达的意思是取反义 如：[^5]表示除了‘5’以外的任何字符$匹配字符串的结束。但将它置
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2023-06-16 22:50:44
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一、算法简介 决策树模型是一种简单易用的非参数分类器。它不需要对数据有任何的先验假设，计算速度较快，结果容易解释，而且稳健性强，不怕噪声数据和缺失数据。决策树模型的基本计算步骤如下：先从n个自变量中挑选一个，寻找最佳分割点，将数据划分为两组。针对分组后数据，将上述步骤重复下去，直到满足某种条件。在决策树建模中需要解决的重要问题有三个：如何选择自变量 如何选择分割点 确定停止划分的条件在R语言
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2023-08-10 12:43:08
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决策树是一树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。对于非纯的叶节点，多数类的标号给出到达这个节点的样本所属的类。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对一个分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下，分而治之的过程。常见的三类决策树：C4.5算法在R语言中，实现C4
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2023-08-10 12:42:04
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决策树是以树的结构将决策或者分类过程展现出来，其目的是根据若干输入变量的值构造出一个相适应的模型，来预测输出变量的值。预测变量为离散型时，为分类树；连续型时，为回归树。 常用的决策树算法：算法简介R包及函数ID3使用信息增益作为分类标准 ，处理离散数据，仅适用于分类树 。rpart包 rpart()CART使用基尼系数作为分类标准，离散、连续数据均可，适用于分类树，回归树。rpart包 rpar
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2023-06-25 13:56:50
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**R语言包更新**
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的强大编程语言。它的强大之处在于丰富的可扩展性，借助于各种R语言包（packages），我们可以实现各种各样的数据分析和可视化任务。随着时间的推移，R语言社区不断增加和改进R语言包，以提供更好的功能和性能。因此，了解如何更新R语言包是非常重要的。本文将介绍如何在R中更新包的过程，并提供一些代码示例。
**为什么需要更新R语言包？**
原创
2023-08-22 07:22:33
183阅读
# R语言包安装
R 语言是一种用于数据分析和统计的流行编程语言。在 R 中，包是一组函数和数据集合，可以扩展 R 的功能。安装 R 包是非常重要的，因为它们可以帮助我们更轻松地进行数据分析和可视化。
## 安装 R 包
在 R 中安装包非常简单，只需要使用 `install.packages()` 函数即可。下面是一个示例，演示如何安装一个叫做 `ggplot2` 的包：
```mark
## 如何实现"tSNE R语言包"
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(导入数据) --> B(数据预处理);
B --> C(运行tSNE算法);
C --> D(可视化结果);
```
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 运
在R的shell环境中直接键入install.packages("packagename")即可从CRAN网站下载并安装如果更新，就使用update.packages("packagename")
原创
2015-06-23 15:53:34
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具体都有什么作用暂时还不知道，可以操作ggplot2作图的坐标轴，比如下图 他把X轴的坐标轴调整成了这个形式，让我想我还真不知道如何实现的，它这...
原创
2022-03-18 10:39:20
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Shiny 是一个开源的 R 包，它为使用 R 构建 Web 应用提供了一个优雅有力的 Web 框架。Shiny 帮助你在不需要前端知识的条件下将数据分析转变为可交互的 Web 应用。Shiny是R中的一种Web开发框架，使得R的使用者不必太了解css、js只需要了解一些html的知识就可以快速完成web开发，且shiny包集成了bootstrap、jquery、ajax等特性，极大解放了作为统计
1、3种最常见的决策树：CART分类回归树(classification and regression tree)（一棵二叉树）。每个节点采用二分法(与C4.5最大的区别，c4.5可以有很多分支)；用Gini Ratio作为衡量指标，如果分散指标程度很高的说明数据有很多类别。C4.5。最新有5.0版本；先建完整的决策树；使用自定义的错误率（Predicted
