R语言与大数据编程实战 PDF 超清原版

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目录

• 第1章 R的基本介绍 1
• 1.1 强大的R 1
• 1.2 R语言在大数据中的应用 2
• 1.2.1 R语言用户行为分析 2
• 1.2.2 R语言处理金融大数据 3
• 1.2.3 R语言天气数据可视化 4
• 1.2.4 R语言医疗大数据分析 4
• 1.3 R的安装与启动 5
• 1.3.1 安装并启动R 6
• 1.3.2 安装并启动一个IDE 7
• 1.4 R的向量、矩阵和数组 8
• 1.4.1 向量的操作方法和固有属性 8
• 1.4.2 矩阵的操作和运算 10
• 1.4.3 数组中的维度函数 13
• 1.5 R的列表和数据框 14
• 1.5.1 列表的特性和编辑方法 14
• 1.5.2 数据框的创建和基本操作 17
• 1.6 R数据文件的载入和载出 19
• 1.6.1 结构化纯文本文件的读取和输出 19
• 1.6.2 其他文件的读取和输出 22
• 1.7 向R中安装包 23
• 第2章 原始数据的探索与预处理 26
• 2.1 度量数据集的集中程度 26
• 2.2 度量数据集的分散程度 27
• 2.2.1 极值、方差和标准差 27
• 2.2.2 标准误和偏度系数、峰度系数 29
• 2.3 创建一个数值摘要表 30
• 2.4 异常值的观测与说明 32
• 2.4.1 利用箱线图观测异常值并处理 32
• 2.4.2 异常值检测的其他情况和说明 34
• 2.5 缺失值的填补与处理 35
• 2.5.1 删除缺失值或对其进行简单填补 36
• 2.5.2 按照相关性对空缺值进行填补 38
• 第3章 R的数据可视化 40
• 3.1 plot()函数和常用的图形参数 40
• 3.1.1 设置plot()函数中的参数 40
• 3.1.2 修改散点图的坐标并加入标注 43
• 3.2 经典的基础图形及用途 45
• 3.2.1 线图 45
• 3.2.2 直方图 49
• 3.2.3 箱线图和茎叶图 52
• 3.3 将图形组合起来 55
• 3.4 更多的高水平作图函数 57
• 3.5 更多的常用作图命令 59
• 第4章 R中参数的估计和检验 62
• 4.1 使用R进行点估计和区间估计 62
• 4.1.1 简单的点估计和区间估计 62
• 4.1.2 估计单侧置信区间 65
• 4.2 与正态总体有关的参数检验 68
• 4.3 列联表与独立性检验 71
• 4.4 几种检验数据分布的函数 72
• 4.5 对非正态总体的区间估计和检验 75
• 4.5.1 非正态总体的区间估计 75
• 4.5.2 非参数检验中的符号检验 76
• 4.5.3 非参数检验中的秩检验 78
• 第5章 R中的方差分析 80
• 5.1 方差分析模型的建立 80
• 5.2 单因素方差分析 81
• 5.2.1 单因素方差分析的数学思想与模型 81
• 5.2.2 检验样本是否满足方差分析的假设条件 82
• 5.2.3 构建单因素方差分析模型 84
• 5.3 多因素方差分析 87
• 5.3.1 多因素方差分析的数学思想与模型 87
• 5.3.2 不考虑交互作用的双因素方差分析 88
• 5.3.3 考虑交互作用的双因素方差分析 89
• 5.4 秩检验和协方差分析 91
• 5.4.1 对控制变量应用秩检验方法 91
• 5.4.2 协方差分析的假设与应用 92
• 第6章 R中的相关分析和回归分析 94
• 6.1 多种相关系数的度量和分析 94
• 6.1.1 简单相关系数的计算和检验 94
• 6.1.2 散布矩阵图和偏相关系数 96
• 6.1.3 典型相关分析 98
• 6.2 线性回归分析及其常规参数 99
• 6.2.1 对数据进行预处理 100
• 6.2.2 构建第一个回归模型 101
• 6.2.3 修正方程并检验残差 102
• 6.3 使用逐步回归筛选自变量 104
• 6.3.1 逐步回归的思想与分类 104
• 6.3.2 构建逐步回归模型 105
• 6.4 哑变量和逻辑回归 107
• 6.4.1 哑变量和逻辑回归的思想 107
• 6.4.2 向线性回归模型中纳入哑变量 108
• 第7章 更高级的数据可视化 110
• 7.1 基础图形的拓展与延伸 110
• 7.1.1 绘制分类散点图并添加图标 110
• 7.1.2 绘制含多种类别的密度分布图 112
• 7.1.3 复合条形图和堆栈条形图 114
• 7.2 有关多元分布函数的特殊图形 117
• 7.2.1 星图和脸谱图 117
• 7.2.2 轮廓图 120
• 7.2.3 调和曲线图 122
• 7.3 建立最简单的3D图形 123
• 7.4 如何让图形更美观 125
• 7.5 更多的绘图包和系统 128
• 第8章 R中的聚类分析和判别分析 129
• 8.1 几种聚类分析的异同 129
• 8.2 使用R实现KNN聚类 130
• 8.2.1 KNN算法的思想和模型 130
• 8.2.2 使用R实现KNN聚类 131
• 8.3 使用R实现系统聚类 133
• 8.3.1 系统聚类的思想和模型 133
• 8.3.2 使用R实现系统聚类 134
• 8.4 使用R实现快速聚类 136
• 8.4.1 快速聚类的思想和模型 136
• 8.4.2 使用R实现快速聚类 137
• 8.5 几种判别分析模型综述 140
• 8.5.1 距离判别模型 140
• 8.5.2 Fisher判别模型 142
• 第9章 R中的主成分分析和因子分析 145
• 9.1 主成分分析的实现与应用 145
• 9.1.1 主成分分析的模型假设和数据处理 145
• 9.1.2 构造一个主成分分析模型 147
• 9.1.3 计算主成分的综合得分 149
• 9.2 因子分析的初次构建与完善 150
• 9.2.1 构造一个简单的因子分析模型 150
• 9.2.2 计算因子得分并分析 152
• 9.3 对因子分析模型进行修正 153
• 9.3.1 修改因子分析模型中的因子个数 153
• 9.3.2 基于主成分法和主轴因子法进行因子分析 155
• 9.4 在降维分析的基础上进行回归分析和聚类分析 157
• 9.4.1 在降维分析的基础上进行回归分析 157
• 9.4.2 在降维分析的基础上进行聚类分析 160
• 第10章 R中的广义线性回归模型 162
• 10.1 一般的广义线性回归模型 162
• 10.1.1 使用二次函数拟合线性回归模型 162
• 10.1.2 拟合更多的广义线性模型 164
• 10.1.3 比较线性模型的优劣 166
• 10.2 Logistic线性回归模型 168
• 10.2.1 Logistic模型的原理与构建方法 168
• 10.2.2 Logistic模型的显著性检验和优势比 170
• 10.2.3 修正被警告的Logistic模型 171
• 10.3 泊松回归分析模型 173
• 10.3.1 拟合第一个泊松回归模型 174
• 10.3.2 泊松回归模型的过散布检验 176
• 10.4 广义线性模型的交叉验证 178
• 第11章 R中的时间序列模型 180
• 11.1 将数据转换为时间序列格式 180
• 11.1.1 使用ts()函数转换数据格式并绘制时间序列曲线 180
• 11.1.2 使用zoo()函数转换数据格式并绘制时间序列曲线 182
• 11.2 分解时间序列并检验时间序列的自相关性 185
• 11.2.1 使用经典方法分解时间序列 185
• 11.2.2 使用STL方法分解时间序列 186
• 11.3 探究时间序列的自相关性 188
• 11.3.1 使用月图和季度图探究自相关性 188
• 11.3.2 使用散点图探究自相关性 189
• 11.4 构建时间序列并预测 191
• 11.4.1 均值预测、单纯预测和漂移 192
• 11.4.2 不考虑长期趋势和季节波动的简单指数平滑 195
• 11.4.3 在指数平滑中加入长期趋势和季节波动 196
• 11.4.4 自回归移动平均模型 198
• 第12章 R中的最优化问题 201
• 12.1 最优化问题简述 201
• 12.2 黄金分割法 202
• 12.2.1 黄金分割法和局部最优解 202
• 12.2.2 使用R实现黄金分割法 203
• 12.3 牛顿最优化方法 205
• 12.3.1 牛顿法的算法原理 206
• 12.3.2 在一维情形下实现牛顿迭代法 207
• 12.3.3 在多维情形下实现牛顿迭代法 209
• 12.4 最快上升法 210
• 12.4.1 利用梯度求解上升最快的相邻点 210
• 12.4.2 构建最快上升法函数并检验 212
• 12.5 R中的最优化函数 213
• 第13章 使用R绘制地理信息图形 216
• 13.1 绘制世界、国家、省市地图 216
• 13.1.1 使用map()函数绘制地图 216
• 13.1.2 另一种绘制地图的方法 218
• 13.1.3 分省市绘制地图 220
• 13.2 向地图中添加颜色 222
• 13.2.1 向地图中添加颜色前的准备工作 222
• 13.2.2 在地图上添加颜色 224
• 13.3 向地图中添加标签和线条 226
• 13.3.1 向地图中添加标签前的准备工作 226
• 13.3.2 在地图上添加标签 228
• 13.3.3 在地图上添加线条 230
• 13.4 使用其他格式的文件优化地图 232
• 第14章 使用R构建支持向量机 236
• 14.1 构建一个简单的支持向量机 236
• 14.1.1 支持向量机的算法原理 236
• 14.1.2 构建一个简单的支持向量机 238
• 14.1.3 使用其他核函数构建支持向量机 241
• 14.2 优化支持向量机的参数 243
• 14.2.1 优化参数degree 244
• 14.2.2 优化参数cost 247
• 14.2.3 优化参数gamma 249
• 14.3 比较支持向量机与Logistic回归的优劣 252
• 14.4 比较支持向量机和KNN聚类算法的优劣 255
• 第15章 实现更高效的流程控制和高级循环 257
• 15.1 R中的流程控制 257
• 15.1.1 if语句的多种实现方法 257
• 15.1.2 ifelse语句与花括号的结合 258
• 15.1.3 适合多分支情况的switch语句 260
• 15.2 R中的for循环、while循环和repeat循环 262
• 15.2.1 R中的for循环和while循环 262
• 15.2.2 R中的repeat循环 264
• 15.3 apply家族中的循环函数 266
• 15.3.1 R中的apply()函数 266
• 15.3.2 R中的lapply()函数和sapply()函数 269
• 15.3.3 R中的tapply()函数 271
• 15.3.4 R中的mapply()函数 274
• 15.4 更多的高级循环函数 276
• 15.4.1 R中的replicate()函数和sweep()函数 276
• 15.4.2 R中的aggregate()函数 279
• 第16章 R代码的调试与优化 282
• 16.1 R代码的常见信息与警告 282
• 16.1.1 R代码的正常信息与警告 282
• 16.1.2 R代码中的警告处理方法 284
• 16.2 R代码中的错误与错误处理方法 285
• 16.2.1 使用try()函数处理错误信息 285
• 16.2.2 将try()函数与循环相结合 287
• 16.3 调试R代码 288
• 16.3.1 查看调用栈或暂停代码 288
• 16.3.2 修改error选项 290
• 16.4 向量化编程方法 291
• 16.4.1 向量化编程思想 291
• 16.4.2 比较循环和向量的运行速度 292
• 第17章 构建电影评分预测模型 295
• 17.1 获取数据并探索 295
• 17.2 利用recommenderlab包处理数据 297
• 17.3 建立模型并评估 299
• 17.3.1 模型的选择与建立 299
• 17.3.2 模型之间的比较和评估 301
• 第18章 贝叶斯垃圾邮件过滤器模型 303
• 18.1 贝叶斯模型中的条件概率 303
• 18.2 复杂的数据预处理过程 304
• 18.2.1 利用for循环读入多封邮件正文 304
• 18.2.2 利用tm包进一步转换数据格式 306
• 18.2.3 将TDM转换成真正有用的数据框 307
• 18.3 利用occurrece值构造分类器 309
• 18.3.1 完成理论准备并处理测试邮件和普通邮件 309
• 18.3.2 创建一个函数