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这是公认的、权威的适合教学和零基础自学的R语言与数据挖掘教程，华南师范大学、广东工业大学、广西科技大学等20余所大学选为教材。即便你完全没有R语言编程基础和数据挖掘基础，根据本书中的理论知识和上机实践，你也能迅速掌握如何使用R语言进行数据挖掘。本书已经被多少高校预定为教材，为了便于教学，书中还提供了大量的上机实验和教学资源。
《R语言与数据挖掘》主要分为三个部分：
基础篇（1~5章），主要包括R语言及图形操作工具RStudio的安装及使用方法、数据类型和数据对象、数据预处理的常用操作（包括数据重命名、缺失值分析、排序、*抽样等）、绘图功能（包括散点图、直方图、条形图、箱线图等）。
建模应用篇（6~10章），主要对数据挖掘中的常用算法的函数在R语言中的使用方法及其结果解释进行了介绍。涵盖了目前数据挖掘的5大类算法，包括分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐和时序模式。按照模型建立至模型评价的架构进行介绍，使读者能熟练的掌握从建模到对模型评价的完整建模过程。
Rattle篇（11章），此工具能够在一个图形化的界面上对本书所介绍的R语言功能进行操作，使读者能更好的体验到使用R语言进行数据挖掘的整个流程。
书中配套提供了原始样本数据文件及对应章节示例代码。每个章节有对应的练习实验和教学PPT，读者可通过完成对应的练习，迅速掌握R语言的用法和数据挖掘的方法。
目录
第一部分 基础篇
第1章 R语言的安装与使用 2
第2章 数据对象与数据读写 12
第3章 R语言常用数据管理 42
第4章 图形探索 75
第5章 高级绘图工具 117
第二部分 建模应用篇
第6章 分类与预测 166
第7章 聚类分析 198
第8章 关联规则 213
第9章 智能推荐 228
第10章 时间序列 237
第三部分 Rattle篇
第11章 可视化数据挖掘工具Rattle 254 -
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