R语言数据分析从入门到实战

R语言是一套自由免费的软件，具有入门容易、使用简单的特点，目前多应用于机器学习、数据分析、文本分析、推荐系统等领域。
第1~5章介绍R的基本操作及应用，包括R简介、读写数据、从流程控制到函数，接着介绍R的绘图功能、基本统计及常用包的运用。
第6~9章介绍各类学习算法，如决策树算法、K均值聚类算法、遗传算法等，每一章都加入示例供读者练习。
第10~13章介绍关联性规则、文本挖掘、推荐系统和可视化数据分析等内容。
第14章介绍探索性数据分析及案例分析，对R软件在数据分析上的使用进行更完整的补充
附录加入R、RStudio软件的下载及安装步骤，命令清楚、操作容易，让读者
轻松完成安装。

R语言是一个自由、免费、源代码开放的编程语言和开发环境，它提供了强大的数据分析功能和丰富的数据可视化手段。随着数据科学的快速发展，R语言已经成为数据分析领域炙手可热的通用语言。 本书共14章，内容主要包括R语言简介、读写数据、从流程控制到自定义函数、绘图功能、基本统计、决策树、K均值聚类算法、遗传算法、关联性规则、文本挖掘、推荐系统、可视化数据分析、探索性数据分析及案例分析等。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合R语言的入门读者和进阶读者阅读，也适合数据分析人员、数据挖掘人员等其他数据科学从业者阅读参考。

李仁钟，福州外语外贸学院教授，发表论文210余篇，其中SSCI、SCI、EI等收录70余篇次，发表的论文多次获得IEEE等论文奖及优秀论文奖。

第1章  R简介 1
1.1  R软件介绍 1
1.2  R对象介绍 4
1.2.1  向量 4
1.2.2  数组 5
1.2.3  矩阵 8
1.2.4  数据框 11
1.2.5  因子 12
1.2.6  列表 12
1.2.7  对象转换 14
1.3  习题 15
第2章  读写数据 16
2.1  读取数据 16
2.2  写入数据 20
2.3  读写RData数据 21
2.4  读取SQL Server数据库数据 22
2.5  读写Excel数据 23
2.6  习题 23
第3章  从流程控制到函数 24
3.1  条件执行 24
3.2  循环控制 26
3.3  函数 29
3.4  习题 30
第4章  绘图功能及基本统计 31
4.1  高级绘图 31
4.2  低级绘图 34
4.3  交互式绘图 35
4.4  图形参数 37
4.5  基本统计 39
4.6  习题 44
第5章  数据分析和常用的包介绍 45
5.1  机器学习介绍 45
5.2  数据挖掘介绍 46
5.3  文本挖掘介绍 46
5.4  常用的包介绍 46
第6章  监督式学习 54
6.1  决策树 54
6.2  支持向量机 66
6.3  人工神经网络 70
6.4  集成学习方法 75
6.4.1  随机森林 76
6.4.2  提升法 76
6.5  习题 77
第7章  非监督式学习 78
7.1  层次聚类法 78
7.2  K均值聚类算法 81
7.3  模糊C均值聚类算法 83
7.4  聚类指标 90
7.5  习题 92
第8章  演化式学习 93
8.1  遗传算法 93
8.2  人工蜂群算法 99
第9章  混合式学习 102
9.1  人工蜂群算法混合决策树 102
9.2  遗传算法混合人工神经网络 105
第10章  关联性规则 119
10.1  产生关联性规则并排序 121
10.2  删除冗余规则 126
10.3  习题 132
第11章  文本挖掘 133
11.1  使用混合分词并创建词频表 133
11.2  使用tag分词并创建词云 134
11.3  习题 136
第12章  推荐系统 137
12.1  Jester5k数据集 137
12.2  MovieLense数据集 140
第13章  可视化数据分析 142
13.1  导入数据 143
13.1.1  处理数据集 146
13.1.2  设置变量 147
13.2  探索及测试数据 147
13.3  转换数据 151
13.4  建立、评估及导出模型 153
13.5  习题 155
第14章  探索性数据分析 156
14.1  dplyr数据处理库（包） 156
14.2  案例分析 165
附录A  安装R 189
附录B  安装RStudio Desktop和rattle 192
附录C  R语言指令及用法 197

随着R语言（整合系统为R软件）的流行及普及，许多学者及专家转而使用R语言作为研究与开发的工具。R软件有Windows、UNIX、Linux及MacOS等不同操作系统的免费版本，更有1万种以上的免费套件可供使用，所以学习R软件是很明智的选择。
本书前5章介绍R语言的基本操作及应用，第6～9章介绍各类学习算法，第10～13章详细介绍关联性规则、文本挖掘、推荐系统、可视化数据分析，第14章介绍探索性数据分析及案例分析。
作者是福州外语外贸学院教授，发表论文210余篇，其中SSCI、SCI、EI等收录70余篇次，发表的论文多次获得IEEE等论文奖及优秀论文奖。本书是作者多年来从事教学的心血结晶，适合学习数据分析的读者阅读，本书范例中的程序代码也可以进行练习。本书以完全不懂R语言及数据分析的读者为对象，对于有意愿自我进修的读者而言，本书也是一本不错的入门参考书。本书的撰写虽力求完美，但难免会出现疏忽的地方，欢迎各位读者批评指正。
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本书的出版感谢出版社编辑的鼎力协助，感谢福州外语外贸学院领导们的支持，后也感谢亲爱的家人的协助与支持。

李仁钟
2021年5月