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| 編輯推薦： |
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《R语言数据分析从入门到实践》是一本全面介绍使用R语言进行数据分析的实用指南。作者以丰富的实例和案例，详细介绍了R语言在数据挖掘、文本挖掘和可视化数据分析等领域的应用。无论您是初学者还是专业人士，《R语言数据分析从入门到实践》都将成为您的得力助手，帮助您快速提升数据分析技能，实现职业目标。阅读《R语言数据分析从入门到实践》，让您轻松掌握数据分析的精髓，成为数据分析领域的专家。
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| 內容簡介： |
R语言是一种自由、免费且开源的高级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工具。随着数据科学的快速发展，R语言已成为数据分析领域中备受青睐的通用语言。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
《R语言数据分析从入门到实践》共分为15章，主要内容包括R语言简介、数据读写、从流程控制到自定义函数、绘图功能及基本统计、数据分析和常用包、监督式学习、非监督式学习、演化式学习、混合式学习、关联性规则、文本挖掘、推荐系统、可视化数据分析、探索性数据分析以及深度学习等。
《R语言数据分析从入门到实践》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合R语言的初学者和进阶读者阅读，同时也适合数据分析人员、数据挖掘工程师等相关数据科学从业者参考。
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| 關於作者： |
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李仁钟，教授，博士，博士研究生导师，福建省通信学会高级会员、福建省电机工程学会专委会委员、福建能源电力专家、福建省电子学会智能信息专委会副主任、福建大数据联盟副理事长。他于2020-2023年入选全球前2%顶尖科学家终身科学影响力排行榜，并于2022年获得第十三届福州市自然科学优秀学术论文三等奖和优秀奖，同时于2021年入选福州市长乐区第三届优秀人才称号。
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| 目錄：
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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 6
1.2.3 矩阵 8
1.2.4 数据框 11
1.2.5 因子 13
1.2.6 列表 13
1.2.7 对象转换 15
1.3 习题 16
第2 章 读写数据 17
2.1 读取数据 17
2.2 写入数据 21
2.3 读写RData数据 22
2.4 读写Excel数据 23
2.5 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 30
3.4 习题 31
第4章 绘图功能及基本统计 32
4.1 高级绘图函数 32
4.2 低级绘图函数 35
4.3 交互式绘图函数 36
4.4 图形参数 38
4.5 基本统计 40
4.6 习题 45
第5章 数据分析和常用包 46
5.1 机器学习 46
5.2 数据挖掘 47
5.3 文本挖掘 47
5.4 常用包 47
第6章 监督式学习 56
6.1 决策树 56
6.2 支持向量机 69
6.3 人工神经网络 73
6.4 集成学习方法 78
6.4.1 随机森林 79
6.4.2 提升法 80
6.5 习题 81
第7章 非监督式学习 82
7.1 层次聚类法 82
7.2 K均值聚类算法 85
7.3 模糊C均值聚类算法 88
7.4 聚类指标 92
7.5 习题 95
第8章 演化式学习 96
8.1 遗传算法 96
8.2 人工蜂群算法 101
第9章 混合式学习 105
9.1 人工蜂群算法混合决策树 105
9.2 遗传算法混合人工神经网络 108
第10章 关联性规则 115
10.1 产生关联性规则并排序 117
10.2 删除冗余规则 121
10.3 习题 127
第11章 文本挖掘 128
11.1 使用混合分词并创建词频表 128
11.2 使用tag分词并创建词云 129
11.3 习题 131
第12章 推荐系统 132
12.1 Jester5k数据集 132
12.2 MovieLense数据集 135
第13章 可视化数据分析 138
13.1 导入数据 139
13.1.1 处理数据集 142
13.1.2 设置变量 143
13.2 探索及测试数据 143
13.3 转换数据 147
13.4 建立、评估及导出模型 149
13.5 习题 151
第14章 探索性数据分析 152
14.1 dplyr数据处理库（包） 152
14.2 案例分析 162
第15章 深度学习 185
15.1 多层感知器 186
15.2 卷积神经网络 194
15.3 长短期记忆网络 201
15.4 生成对抗网络 206
15.5 深度学习应用 212
15.6 习题 213
附录A 安装R 214
附录B 安装RStudio Desktop和rattle 217
附录C R语言指令及用法 222
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| 內容試閱：
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R语言是一种完全开源的程序设计语言，可以免费使用。它具有丰富的生态系统（Comprehensive R Archive Network，CRAN），提供超过15 000个免费套件（Package），广泛应用于统计分析、数据挖掘、机器学习、生物信息学、金融分析以及社会科学研究等多个领域。随着R语言的流行和普及，许多学者和专家将其作为研究与开发的主要工具，因此学习R语言是明智的选择。
本书主要内容如下：
第1章 R简介，主要介绍R软件的基本功能以及主要对象类型，如向量、数组、矩阵、数据框、因子、列表和对象转换。
第2章 读写数据，主要介绍R语言中常用的数据读取与写入方法，涵盖文本文件、Excel表格、数据库等多种数据源的操作技巧。
第3章 从流程控制到函数，主要介绍R语言编程的基础结构，包括流程控制语句和函数的定义与使用。通过学习本章内容，读者将能够编写结构清晰、高效可维护的代码，提升代码的复用性与执行效率。
第4章 绘图功能及基本统计，主要介绍R语言中的绘图功能，包括高级绘图函数、低级绘图函数及交互式绘图函数的使用，并讲解图形参数设置方法。同时，简要介绍基础统计知识，为后续统计建模打下基础。
第5章 数据分析和常用包，主要介绍R语言在数据分析领域的常见应用场景，并讲解机器学习、数据挖掘和文本挖掘中常用的扩展包及其基本用法。
第6章 监督式学习，本章系统讲解监督学习的主要算法，包括决策树、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）以及集成学习方法，帮助读者掌握预测建模的核心技术。
第7章 非监督式学习，主要介绍非监督式学习的基本原理与应用，重点讲解聚类分析方法，包括层次聚类、K均值聚类、模糊C均值聚类及其评价指标，适用于无标签数据的自动分类任务。
第8章 演化式学习，主要介绍基于自然启发机制的优化算法，主要包括遗传算法（GA）和人工蜂群算法（ABC），并探讨其在优化问题中的应用。
第9章 混合式学习，主要介绍多种智能算法的融合策略，包括人工蜂群算法与决策树的结合、遗传算法与人工神经网络的结合，以提升模型性能与泛化能力。
第10章 关联性规则，主要讲解关联规则的基本概念与生成方法，重点介绍如何从大量数据中发现变量之间的潜在关联关系，并应用于推荐系统等领域。
第11章 文本挖掘，主要介绍文本挖掘的基本流程，包括中文分词、词频统计与词云生成等内容，帮助读者掌握从非结构化文本中提取信息的方法。
第12章 推荐系统，通过Jester5k与MovieLens等经典数据集，演示推荐系统的实现过程，涵盖协同过滤、内容推荐等主流方法。
第13章 可视化数据分析，主要介绍数据可视化工具的使用方法，帮助读者通过图表形式直观展示数据特征与分析结果，提高数据洞察力。
第14章 探索性数据分析，通过实际案例引导读者完成完整的探索性数据分析流程。
第15章 深度学习，主要介绍深度学习的核心算法，包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN），并提供R语言环境下的实现示例。
本书配套源代码、数据、教学PPT课件，请用微信扫描下方的二维码获取，也可按扫描出来的页面提示，把下载链接发送到自己的邮箱进行下载。
源代码 数据 PPT课件
如果读者在学习过程中有任何问题，请通过电子邮件联系booksaga@126.com，邮件主题为“R语言数据分析从入门到实践”。
笔者是福州大学先进制造学院教授，本书是笔者多年教学经验的结晶，适合有意向学习数据分析的读者阅读。书中的范例代码可供读者进行练习。本书特别适合想学R语言和数据分析的初学者，同时也可作为希望自我进修的入门参考书。尽管笔者在撰写本书时力求完美，但仍可能存在疏漏之处，欢迎各位读者批评与指正。
本书的出版，感谢李开晖教授、王量弘教授及出版社编辑的鼎力协助，同时感谢福州大学先进制造学院领导的支持，最后也感谢家人的全力支持与协助。
李仁钟
2025年4月
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