R语言：数据挖掘相关包的介绍
今天发现一个很不错的博客，博主致力于研究R语言在数据挖掘方面的应用，正好近期很想系统的学习一下R语言和数据挖掘的整个流程，看了这个博客的内容，心里久久不能平静。决定从今天开始，只要晚上能在11点之前把碗洗好，就花一个小时的时间学习博客上的内容，并把学习过程中记不住的信息记录下来，顺便把离英语四级的差距尽量缩小。
下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合。其中一些不是专门为了数据挖掘而开发，但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙，所以也包含进来。
1、聚类
常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust
基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara
基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana
基于模型的方法: mclust
基于密度的方法: dbscan
基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust
基于验证的方法: cluster.stats
2、分类
常用的包：
rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，
maptree，survival
决策树: rpart, ctree
随机森林: cforest, randomForest
回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals
生存分析: survfit, survdiff, coxph
3、关联规则与频繁项集
常用的包：
arules：支持挖掘频繁项集，最大频繁项集，频繁闭项目集和关联规则
DRM：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： 采用等价类，RST深度搜索和集合的交集： eclat
4、序列模式
常用的包： arulesSequences
SPADE算法： cSPADE
5、时间序列
常用的包： timsac
时间序列构建函数： ts
成分分解: decomp, decompose, stl, tsr
6、统计
常用的包： Base R, nlme
方差分析: aov, anova
密度分析: density
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
7、图表
条形图: barplot
饼图: pie
散点图: dotchart
直方图: hist
密度图: densityplot
蜡烛图, 箱形图 boxplot
QQ (quantile-quantile) 图: qqnorm, qqplot, qqline
Bi-variate plot: coplot
树: rpart
Parallel coordinates: parallel, paracoor, parcoord
热图, contour: contour, filled.contour
其他图: stripplot, sunflowerplot, interaction.plot, matplot, fourfoldplot,
assocplot, mosaicplot
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：scale
变量转置：t
抽样：sample
堆栈：stack, unstack
其他：aggregate, merge, reshape
9、与数据挖掘软件Weka做接口
RWeka: 通过这个接口，可以在R中使用Weka的所有算法。
