R语言在数据挖掘中的常用算法

R语言在数据挖掘中的应用非常广泛，它提供了多种数据挖掘算法，适用于从大量数据中提取有价值的信息和模式。以下是R语言在数据挖掘中常用的算法：

• 分类算法：包括决策树（如rpart、C50）、逻辑回归（如glm）、朴素贝叶斯分类（如e1071）和随机森林（如randomForest）等。
• 聚类分析：如K-means（kmeans函数）、层次聚类（hclust函数）、DBSCAN（fpc包）等，用于发现数据中未标记的自然分组。
• 关联规则挖掘：利用Apriori算法（arules包）可以探索数据集中项之间的关系和模式，常用于市场篮子分析等场景。
• 异常检测：R语言中的某些包可以帮助识别数据中的异常值或离群点，如使用基于聚类的方法、基于密度的方法等。

通过这些算法，R语言能够帮助用户从复杂的数据集中提取有价值的信息，从而进行更有效的数据分析和决策支持。