與數據挖掘有關或者有幫助的R包和函數的集合。

1、聚類

常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust

基于劃分的方法: kmeans, pam, pamk, clara

基于層次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana

基于模型的方法: mclust

基于密度的方法: dbscan

基于畫圖的方法: plotcluster, plot.hclust

基于驗證的方法: cluster.stats

2、分類

常用的包：

rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，

maptree，survival

決策樹: rpart, ctree

隨機森林: cforest, randomForest

回歸, Logistic回歸, Poisson回歸: glm, predict, residuals

生存分析: survfit, survdiff, coxph

3、關聯規則與頻繁項集

常用的包：

arules：支持挖掘頻繁項集，最大頻繁項集，頻繁閉項目集和關聯規則

DRM：回歸和分類數據的重復關聯模型

APRIORI算法，廣度RST算法：apriori, drm

ECLAT算法： 采用等價類，RST深度搜索和集合的交集： eclat

4、序列模式

常用的包： arulesSequences

SPADE算法： cSPADE

5、時間序列

常用的包： timsac

時間序列構建函數： ts

成分分解: decomp, decompose, stl, tsr

6、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

7、圖表

條形圖: barplot

餅圖: pie

散點圖: dotchart

直方圖: hist

密度圖: densityplot

蠟燭圖, 箱形圖 boxplot

QQ (quantile-quantile) 圖: qqnorm, qqplot, qqline

Bi-variate plot: coplot

樹: rpart

Parallel coordinates: parallel, paracoor, parcoord

熱圖, contour: contour, filled.contour

其他圖: stripplot, sunflowerplot, interaction.plot, matplot, fourfoldplot,

assocplot, mosaicplot

保存的圖表格式: pdf, postscript, win.metafile, jpeg, bmp, png

8、數據操作

缺失值：na.omit

變量標準化：scale

變量轉置：t

抽樣：sample

堆棧：stack, unstack

其他：aggregate, merge, reshape

9、與數據挖掘軟件Weka做接口

RWeka: 通過這個接口，可以在R中使用Weka的所有算法。