R语言数据挖掘

本书首先系统介绍了R语言的数据对象、常用系统函数、流程控制等服务于数据组织和整理的程序设计基础知识，以及R的各种主流可视化图形。然后，围绕数据预测，揭示数据内在结构，揭示数据关联性，诊断异常数据等数据挖掘核心目标，依次讨论了诸多主流数据挖掘方法和R实现过程，涉及近邻分析、决策树、人工神经网络、支持向量机、聚类算法、关联规则、模式甄别、网络分析等众多经典模型和算法。