R語言常用包分類總結

常用包：

——資料處理：lubridata ，plyr ，reshape2，stringr，formatr，mcmc；

——機器學習：nnet，rpart，tree，party，lars，boost，e1071，bayestree，gafit，arules；

——視覺化包：ggplot2，lattice，googlevis；

——地圖包：ggmap，rgooglemaps，rworldmap；

金融包：

——時間序列：zoo，xts，chorn，its，timedate；

——金融分析：quantmod，rquantlib，portfolio，performanceanalytics，ttr，sde，yieldcurve；

——風險管理：parma，evd，evdbayes，evir，extremes，ismev；

資料探勘包：

——聚類：

——基於劃分的方法: kmeans, pam, pamk, clara ；

——基於層次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 

——基於模型的方法: mclust 

——基於密度的方法: dbscan 

——基於畫圖的方法: plotcluster, plot.hclust 

——基於驗證的方法: cluster.stats

——文字挖掘：tm

——分類：

——策樹: rpart, ctree 

——隨機森林: cforest, randomforest 

——回歸, logistic, poisson,glm, predict, residuals 

——生存分析: survfit, survdiff, coxph

——統計

——常用的包： base r, nlme

——方差分析: aov, anova

——密度分析: density

——假設檢驗: t.test, prop.test, anova, aov

——線性混合模型：lme

——主成分分析和因子分析：princomp

——優化

——最簡單的：stat包中的optimize, optim 函式

——非線性優化：bb包

——線性不等式約束的非線性優化：

constroptim，adaptive barrier 演算法

——非線性box約束優化：

nlminb

——帶約束的非線性優化：

rsolnp包中solnp函式，

alabama包中的constroptim.nl()函式

——線性規劃：lpsolve 包 中的lp函式，linprog包中的 solvelp函式

——中文分詞包

——rwordseq  中文分詞包

R語言常用包分類總結

常用包 資料處理 lubridata plyr reshape2，stringr，formatr，mcmc 機器學習 nnet，rpart，tree，party，lars，boost，e1071，bayestree，gafit，arules 視覺化包 ggplot2，lattice，googlevi...

r語言npsurv R語言常用包分類總結

常用包 資料處理 lubridata plyr reshape2，stringr，formatr，mcmc 機器學習 nnet，rpart，tree，party，lars，boost，e1071，bayestree，gafit，arules 視覺化包 ggplot2，lattice，googlevi...

R語言中常用包總結

數學公式的表達 例子 m cbind y,x1,x2 xcor cor m 相關係數矩陣 xpcor cor2pcor xcor 偏相關矩陣 函式呼叫格式 pcor u,s 其中u是乙個數值向量，前兩個數值表示要計算相關係數的變數下標，其餘數值為條件變數的下標 jsbl c 1,5 要計算的相關係數...