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：
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。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。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。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。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
